LightTools优化教程

《LightTools优化教程》由会员分享，可在线阅读，更多相关《LightTools优化教程（39页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、LightTools优化教程目录第一章开始优化的基本概念什么是照明设计结构和要求软件的用途什么是优化？LT优化照明系统优化何何特别LT优化的特别功能LT优化过程中的图表第二章优化的光线和光线图背景：为何通过光线进行优化？例1：优化一个椭圆反射器主要步骤汇总细节步骤更多应用第三章噪声优化函数背景：关于噪声优化函数选择正确的优化引擎例2：LED功率平衡光管关于pikups步骤汇总（70/30功率平衡）细节步骤（70/30功率平衡）例3：一致性的例子网格细节更多功能例4：使用选择引擎进行优化第一章开始优化的慕本概念这一章我们将要学习一些关丁优化的基本概念目录什么是照明设计?1什么是优化？1照明系统优

2、化仃何特别LT优化的特别功能LT优化过程中的图表什么是照明设计？照明设计意味着以卜几件事，包括基丁审美因素的选择和设计；这可能比理解为发光设计要好。照明设计是一个技术问题，是为了确定需要的光源的组合（通常在光学软件的帮助卜），其他组合以及他们的位置來得到想要的光分布。基丁这一性能，分布是指照度、亮度或光强（或他们的辐射当最），可能包含特殊考虑（例如CIE色坐标）。这里有一个典型的目标分布，特殊表面或者区域的照度一致性，或者根据强度曲线定义的角度分布。另外还有功效要求，即是到达照明区域的所有可探测的光功率或光通量所占的百分比。组件和要求在初始设计阶段，光源可以被定义为点光源或扩展光源（通常使用角

3、度和空间分布來近似的模拟物理分布），或者更多的细节光源模型可以使用，基于光源组件的物理模型，或者基于测最数据。纽成可以是反射而、透镜、有光滑表面的塑胶块、毛面或粗糙的表面、或其他的光学或机械组件。这些组件具有一定的尺寸、位置、放置的角度、材料属性（如反射系数、吸收系数、体散射），面属性如金属镀层或面散射，面的形状从简单的平板到复杂的样条或者非球而。组件和整个系统可能貝有一定的对称，如旋转或双向对称，这些盂要特殊的外形设计，或者可能没有对称需求。光源和组件的选择强烈的依赖于性能的耍求，以及人小、位置、耗资、能达到的光功率，或者其他像包装或机械的因素。一般一个设计是在一个以及存在的系统上进行变异，

4、可能要用到不同的光源（例如用LED光源替代已经存在的光源）或者满足不同的要求（例如一个新加入的非常薄的平面显示器的背光）。这些经常提供一个非常好的起始点，最起码建立一个基础的几何界面。软件的性能LT照明建模建模软件能相对容易的建立一个虚拟的原型，这个原型通过组合不同光源和组件得到，并通过照度的模拟进行评估。你町以做不同的改变并在照度分布上看到他们的效果。到目前为止这些一致都是照明优化的本质在软件模拟的基础上对一两个变量的改变进行考察和评估。这些一般比建造物理原型要快，不然会比预想花去更多的时间，并且得不到最好的解决方案。一些基本规律和使用者的洞察力，会使你得到你想要的光线分布，你可能设想通过不

5、同组件参数的组合來达到。对这种潜在组合进行评估可能需要花费很长的时间。实际上，如果你有三个以上的变最,未必能在有限的时间内找到解决方案。这就是LT优化出现的原因。什么是优化自动优化找寻不同参数值的组合來达到最佳性能。优化需要你定义一个或更多的参数（尺寸、角度、曲率、表面形状的系数或组织多项式等等），这些有利于提高系统的性能。这个需要你制造一个有效的起始系统模型，还有一个性能测崑或者叫做评价函数（或者误差函数）用于评估一个可能的方案是否够好（通常评估一个单一的总值，定义值越小越好）。优化允许小等于，人于改值的分界线进行限制，例如你可以设定一个最小值的界限。例如，你可以设置一个最小值的界限，在测鼠

6、函数中保持不变。然而你必须确定满足所有界限的方案是存在的；否则你的优化结果可能不好。Ifthestartingdesign、04、06OXLocalminimumLampYPositionLampXPosition.here,optimizationcan,Aotfindtheminimuuowunu.Inthevalley,optimizationcanfindtheminimum.MeritFunction,includingvalley上面的图例虽然只仃两个变最（实际问题可能有一个，两个或更多的变屋），但常用來说明一个评价函数有一个谷底区域，它的位置（在这里是x,y坐标）由两个变量表示，

7、地形的高度代表了评价函数的值。注意在局部优化中，为了得到一个更好的方案，起始设计在谷底必须有一个评价函数值（这里是灯的x;y位置）。一口评价函数和变量被确定，优化过程将反复运算以得到评价函数最小时的变起值。这可以看做同时对一系列（非线性）的方程进行求解。方式依据功效，限制条件，噪声的表示形式或者其他未成形的条件。某一个界限是用户对某一个函数值Z上或Z卜进行限制（例如子系统的总长）。人部分的优化方法反复的运行,他们通过一系列的步骤和迭代运算來逐渐的（一般是急剧的）提高系统的性能。优化本身并不是新的许多己经存在的方法广泛的应用于设备和系统的机械，电子和其他工程领域。在成像光学领域，优化有很长的历史

8、，ORA公司作为先驱者开发了在CODEV总使用的很好的方法來进行系统设计，范FEI从简单的三片镜到复杂的视频变焦镜头和显微光刻镜头（半导体制作），拥有非常高的成像质最。虽然这些系统很复杂，但成像系统的评价函数相対很容易定义（例如一个单独的物点发出的光线最人可能的接近完美聚焦），这里很人一部分系统是旋转对称的，这样可以很人程度的减少不同的数灵和限制条件。虽然一些照明系统也是旋转对称的（例如一些显微镜或投影镜头的制冷系统），并且人部分的照明系统有更简单的几何性质，但理想性能或评价函数的最佳定义却更复杂，并且是不同的。LT优化在起始设计阶段，一个好的局部优化的使用可以使你找到当前的谷底（例如一个更低

9、评价函数的一些列变最）。在人部分系统中超过三个以上的变最时，通常考虑使用局部优化。在少数情况卜，对同一个问题有两个或更多单独的评价函数深度不同的谷，算术上的全局最优化就像一个人闭上眼使用一个手杖在山上寻找一个最低谷的最低点。几十年前ORA的codev发明了非常有效，成功的局部优化器，同时也有全局优化器。LT目前有两个引擎用于局部优化。默认的Standard引擎适合解决很多的设计问题，在大多数情况下同时为基于光线和基于仿真的优化提供一个快速的解决方法。Alternate引擎仅适用于基于仿真的优化，在特怎条件下提供提供更好的收敛值。请参照24页的ChoosingtheRightOptimizati

10、onEngine来指导选择哪-种引擎。一些问题受益于LT的（局部）优化，有一些问题含有不仅一个最小值并且需要更多的考虑以得到最好的解决方案（全局）：一种情况是搅拌棒长度的最优化，当它的长度范围非常广时（例如1.5.1）。在这种情况下，会得到不止一个的局部最小值，其中一个需选择最为最佳方案。这个问题很容易解决，可以在棒的长度范围内逐步尝试长于或短于初始最小值的不同数值，并且在每一部评佔LT评价函数。当最低优化函数值得到时，你可以得到相应的搅拌棒的长度并且再优化。这样运行结束以后评价函数得到了最小值，也就是最优长度。在这种情况下，实际上最优值和其他最小值通常是2：1的比例。另一种情况是一个包含多个

11、变量的样条函数锁定义的一个或多个而，这些而有不同程度的倾斜，这这种情况下推特使用多项式。第三种情况是你的起始设计不理想同时在进行接受而的光照度和辐射度的优化时,你需要选择一个起始设计值来减小或去除这种不利情况，从而避免第二最小值的出现。照明优化有何特别任何系统的优化基本需求是相同的一起始设计，优质性能（一般叫做评价函数），一些变屋，加上约束条件，在很多情况下，符介边界条件时，使用数值方法系统的改变变量值得到最优性能的组合。在这些基本情况下，照明优化并不是单独的，而是有一些特殊的环境。其一，可能的几何结构是基本要求，系统的基本形式也由设计者决怎。基本儿何结构包括大虽:不同的类型，虽然他们中的很多

12、没有效果，约束条件或者其他方法（例如pickups）有合适的规模和连贯性（当系统是固体模型定义时pickups可能会有帮助）。基本儿何结构也需要非线性光线追迹方法的使用，因为光线路径不能被预知。特别在全内反射表而，光线分裂表而，散射元件如漫射体，毛而或者粗糙的表而。最后，虽然一些系统可以通过少量的光线进行优化，但是如果系统性能通过照明，亮度，光强（或等效辐射度）怎义时，为了得到设计最后的优化和协调，最后的优化运行一般需要使用蒙特卡洛光线模拟计算这些参量的。因为这种方法是基于大量的光线起始于任意的位置和角度，这些计算包括基于所使用光线数屋的统计噪芦，不确立性。很多已知的优化方法不能很好的解决评价

13、函数的噪声问题，这也是开发LT优化的一个准则。LT优化的特别之处通过上而的讨论你可能会猜想，LT优化（LTO）的主要特点是包含有效的容易使用的引擎，来解决去噪声或参噪声评价函数。去噪声评价函数一般基于少量的扇形或格子光，一般用于第一步的优化。这可以使你更快的得到已经设置好的一系列变量，评价函数，边界约束。但是在大多数情况下使用蒙特卡洛评价函数是一个更好的解决方案。LTO的一些其他重要特点包括：定义变星，约束条件和评价函数组成的简单的用户界而优化的输入对话框，用以对所有的优化纽成和控制进行观察和修改（如果需要）优化的结果对话框，用以显示评价函数和所有变量的一系列历史追踪以及图表pickups常大

14、的H由度，这个允许你无需程序设计而建立不同参变量之间的函数关系（一般在优化时使用，事实上他的LT核心模块的一个特点）这些特点提供了一种容易使用，自由度高并且有效的组合。LT优化使用程序图表为起始设计建立一个LT模型使用你的评价函数评价他提供给所有接收器光线的能力修改结构数据，如果需要，以得到上面的条件选择你想要使用的变量，加上pickups（如果有的话）立义或选择评价函数，一般使用设置的光线或蒙特卡洛光线定义你想要使用的约束条件（如果有的话）使用不同的优化引擎，如果需要评价结果，如果有用的话修改起始数据得到更好的结果并重新优化第二章优化的光线和扇形光线目录背景：为何通过光线进行优化?主要步骤汇

15、总细节步骤更多应用背景：为何使用光线进行优化交互式的光线，扇形光线，格子光线（有时叫“NS光线，所有LT里的光线都是非线性的）都是LT有效的交互式的特点。他们很容易并且很快的被定义，当模型有任何改变时可以自动进行校正。例1.优化一个椭圆反射器系统起始数据值曲率半径26mm（凹面）圆锥系数（K）0.0直径（D）50mm定点第一焦距7mm焦焦距离100mm在这里例子里我们起始使用一个圆形凹面反射器表面，如上而图表所示。表面起始是一个球形，当然起始圆锥系数是0,相当丁一个球体。圆锥而通过定点曲率半径（R）和圆锥系数（K）确定。虽然圆锥系数可以通过儿何方程式來确定，但在这个例子里我们使用一个人体的有一

16、误差的起始点如所示的（R=26,K=0）开始，使用优化找到R和K的值使扇形光行从Z=0mm聚焦到Z=-100mma反射器的模型以及启动，扇形光线，左侧100mm虚拟面通过评价函数进行定义。主要程序汇总以卜是对例子进行优化的一些基本步骤1、选择菜单条上的File叩en2、在打开对话框里，弹出LT安装地址的Tutorial文件夹，选择EllipseStart.Uts文件并敲击打开按钮。3、定位第一面的半径和圆锥系数，右键逐个单击，每一个选择AddOptimizationVariable4、在性能対话框或导航窗II选择扇形光线，右键单击选择AddRaystoMeritFunctionNew.庄QiU

17、serMaterialsUserCoatingsE庫Components辛ConicMirrorF|LensPrimitive（LP）刊LensFrontSurface田Len5RearSurface由BEdge5urfaceOpl-anelnterlace日iRays!6nsRayfalProperties申，3Illuminatio土丘StudioManImmersionManager.,LtLiiOptimizaticit.rParametricDeleteCopyDataAccessNameRename.Bn白丿AddRaysToMeritFunctionINew5、在打开的优化对话框

18、里查看变鼠的设置，评价函数，优化控制条件。完成时敲击0K。6、在菜单条选择OptimizationOptimize!开始优化（默认进行5次反复运算，在这个例子中已经足够）这是主要步骤，更多额外的细节和选择性的步骤将在卜一章做说明。细节步骤这些包括一些选择性的步骤，通过截图対这些进程的细节进行说明。1、Openfile打开LT并在菜单条选择FileOpen2、在打开対话框里，弹出LT安装地址的Tutorial文件夹，选择EllipseStart.1.Its文件并敲击打开按钮。4、定义变量为定义变量，选择反射器的前表面，右键单击并选择Propertieso在圆锥反射物性能对话框里,选择LensFr

19、ontSurface,右键单击ConicConstantfield并选择AddOptimizationVariable（注意值变成红色以显示是一个变量）。右键单击Radius,并再次选择AddOptimizationVariable（如下图所示）。变量现在就被定义了。如果完成敲击OK。4、怎义评价函数一这个例子里而的评价函数慕于扇形光线，由虚拟而上的所有扇形光线的Y坐标组成。这些坐标的目标将设置为0以形成第二焦点。选择扇形光线并敲击任意光线，右键单击并选择Properties.在对话框里，在光线数据的导航树里选择最上而一层以选择所有的光线，右键单击选择AddRaystoMeritFunctio

20、nNew.这些将添加光线性能作为一个评价函数一个新的组成部分，打开优化对话框。5、回顾评价函数-我们需要检査可能的话需要修改设宜，以确怎他们是我们想要的，可能的话修改日标，权重等等如果你在物体导航栏选择评价函数，你将可以看到所有的怎义的组成情况。单击Evaluate按钮，LT将会计算评价函数的当前值（一个稍微有点大的值我们想把它减少为0）单击Group（一个默认名，你可以通过右键单击并选择Rename进行修改）你可以看到这些组成的细节，包括组成光线组的光线数据类型（在这个例子里默认的LocalSurfaceY是正确的，但是你可以看到在列表上有很多其他的选项）在目标表面（TargetSurfac

21、e）区域，你可以确左扇形光线日标在虚拟表jfiB匸义。ElementName显示光线将在planelnterface_3进行评佔。如果你想改变目标表而，在3D设计图里选择你想要的表面，可以通过敲击UseSelectedSurface按钮重新立义目标表面。在物体导航栏，展开RayGroup并敲击nsRnyFan项，在Controls栏里，你可以看到实际的组成情况，他们的当前值和日标值。在这个例子里默认值是0,因为我们要使光线聚焦的Y高度为0。你可以改变单独的目标和权重（改变相对的重点），像使用电子表格一样进行批量选择，可以使用复制，粘贴操作来进行批量添加。6、变量回顾-变量已经被左义了，但我们需

22、要检査可能的话修改这些设置以确左他们是我们需要的，可能的话要定义极限值。选择并展开Variables,注意有两个变量被激活并列出他们的当前值（半径被转换成它的倒数曲率c=】/R.这个在优化里用的更好），如果你在物空间栏选择一个变虽:，你将会看到一个含有更多细节的页而，包括范围和增量。约束条件可用于建立优化优化所需的不同边界条件，但在这个例子里没有约束条件。需要的话他们会非常复杂，但你可以通过适应不同情况去定义群或者项，然后又选择性的使用/不使用某些组成部分。但是这个例子是很简单的。7、优化设置回顾-在物导航栏，选择最上一层的项，OptimizationManager,来查看主要栏。这里就是对优

23、化进行设置和修改的地方。在ExitControls栏，MinimumNumberofCycles和MaximumNumberofCycles用以控制产生实验方案的数虽:，在这个例子里我们可以使用默认值2和5。其他的控制（提高因子和评价函数限制）用以对你的评价函数进一步定义。这个例子里默认值都是OK的。Advanced-栏将在后而进行讨论，controls一栏设置的默认值是基于评价函数的类型，并且通常情况下是可接受的。敲击OK关闭Optimization对话框。8、优化和查看结果-变量和评价函数在这里保存。这是一个文件，所以你可能想在优化前保存这个模型，这是一个好主意，虽然你也可以在结果不理想时

24、，这样返回到你的起始变量状态（OptimizationApplyInitialVariableValues）。（EditUndo菜单也可以最近的优化修改）Results窗口用以迭代函数的形式展示历次的评价函数和变量。你可以在操作后进行展示，也可以在优化的过程中打开并使其更行，以提供额外的反馈。选择OptimizationResults来打开这个窗口。如果这里有先前的历史数据，新一轮的数据会添加进来，或者你可以通过OptimizationClearResults来将先前的数据删除。你也可以在心Optimization栏里以文本的形式查看优化的细节,可以通过Output窗口来査看，这个窗口一般在L

25、T的底部（如果没有打开，可以选择ViewOutput）当所有都宦义好的时候，选择OptimizationOptimize!在菜单条里开始这个进程，只有基于简单光线的评价函数和两个变虽:，优化很快，更加复杂的模型和评价函数需要更长的时间。经过3到5次迭代，MF值非常接近0,这就为这个简单的例子提供了一个很好的解决方案（点大小是0）你可以保存优化模型并启用一个新洛字（FileSaveAs菜单）更多应用这是一个基于光线优化的一个非常简单的应用，两个变量，一个单一的扇形光线，一个相对单一的日标，组成一个很小的点。也可以执行其他简单快速的任务，或者使用更多的变量和更复杂的评价函数，这里是其他的可能情况：

26、光线定位或倾斜光学元件以得到我们想要的光线路径使用方向余弦或其他角度的量来控制光线的方向，发散，收敛等等使用若干扇形光，格子光来控制不同的特性，包括不同的位置，不同的波长，模拟扩展光源使用全局而不是局部（表而）光线坐标，当光线依据一个全局坐标系统进行目标定位时。下而这个例子是一个更复杂的使用扇形光线优化的例子。在内反射镜有一个瞄准仪。这个内反射镜瞄准仪可以非常有效的进行收集光量的收集，光源可以是一个很小的光源如LED光源。在这个情况下，两个单独的扇形光线用以控制设备的两个不同的区域，包括8个变虽：（每个区域的R和K,加上每一个区域的三个非球而多项式系数），方向余弦被优化以得到平行光（瞄准仪，M

27、方向余弦日标值为0）0在LT安装路径的Tutorial文件夹提供了这个模型的例子，文件名是TIRCollimatorOPTIMIZED.1.Its.在菜单条里你可以选择OptimizationApplyInitialVariableValues来重新设置这个模型的起始点，如果你想查看优化进程。第三章噪声评价函数优化目录背景：关于噪声评价函数LED功率平衡光管关于Pickups步骤汇总（70/30功率平衡）细节步骤（70/30功率平衡）例3：一致性的例子网格细节更多功能例4：使用选择引擎进行优化背景：关于噪声评价函数背景：关于噪声评价函数什么意味这一个评价函数是有噪声的，你需要做哪一类不同的事來

28、优化一个噪声评价函数？当使用蒙特卡洛模拟來分析照明特性时，在初始结果里经常会有一些错误，或者噪声,这些是基丁每个接收器上的光线数最和分析的方法（越多的光线=越低的噪声）。因为这些，对同一个系统你分析几次后，每一次的结果稍微有所不同。这意味着你当你改变一个变鼠很小的最（手动或在优化时），分析结果的改变包插两个混杂的部分-性能的实际的改变和由噪声引起的改变。当评价函数达到背景噪声的程度（这种程度是指噪声的存在使得评价函数的改变无法分辨）继续进行优化已经没仃意义。因为你无法指出评价函数的改变是來自参数的改变还是噪声。当参数改变时你必须追迹足够多的光线以确保处丁噪声背景Z上。当你的评价函数包含照明网格

29、数据时，LT总能为你估计出背景噪声。你可以将评价函数/背景噪声看做一种优化的信号-噪声函数。当评价函数和背景噪声接近时，你必须进行处理（例如，增加模拟光线的数最來减少bin的数最）如果你想继续进行优化。选择正确的优化引擎LT提供了两种优化噪声评价函数的引擎，Standard优化引擎是默认的，并且适用于大多数系统。以下情况下使用Alternate引擎代替Standard引擎。系统变量的数量超过评价函数组分数虽:的时候。虽然Standard引擎一般更快，但Alternate引擎显示改进更快，以确认你参变虽:的选择。当变量改变时需要很长的时间使用Standard引擎进行优化时收敛效果并不好,并且不清

30、楚原因时以下例子将显示如何在优化时使用这两种引擎Standard引擎25页的厶EPowerBalanceLightPipe和36页的UniformityExampleAlternateJI43页的OptimizeUsingtheAlternateEngineExample2.LEDPowerBalanceLightPipe在这个例子里，我们将会介绍一个基于蒙特卡洛光线模拟的评价函数的优化，并展示一个在优化过程中使用Pickups控制模型儿何问题的简单例子。这里有一个简单的无覆盖塑胶光管，靠近中央部位有一个11m的LED光源，塑料中间切掉一个楔形用以安装内反射镜，使光依据某一个方向向两边发射（例

31、如，等光通虽:，光通量通过特殊的方法分成不同的部分，使两边的照度相同）。我们的第一个日标是将流明分成两边不对称的形式，一边是0.71m另一边是0.31m（】lm的光源），为了达到这一目标，变量可以是楔形切入的角度和LED光源的Y位置。基于网格照明的评价函数是基于每一个接收器的总功率。我们将会演示为达到照度50/50均匀分布目标的实施步骤，展示使用网格数据的具体细节。关于pickup如果你想在建模过程中在一个变虽:基础上建立另一个变量（如角度或曲率）。LT允许你建立这种关系，这就叫pickup（因为你一个变屋是取自于另一个变屋）o在LT里很容易对这种关系进行泄义，其中包括复杂的数学公式。在很多情

32、况下你只是想一个参屋等于列一个（吐b），也可能仅仅只是符号的改变（吐-b）。在LEDPowerBalanceLightPipe例子里，我们可以对两个平而光楔的角度使用第二种情况（1=-2）来保持光楔的对称，这个在起始点里已经被泄义了。Pickups并不是这一章的重点，它会在LT文档的其他地方讨论更多的细节。如果你想査看当打开一个例子（在Tutorial路径下，文件名为PowerBalance_Start.1.Its）什么已经被定义时,在SystemNavigator窗口的ParametricControlsF进行。一个角度（Alpha_Relative_2）被左义为一个别名（简单的拿字，方便表

33、达，在任意数据项上点击右键选择AddAlias建立），另一个左义为pickup.选择任一项，右键单击，并选ParametricControls来査看具体的怎义。ELilSourceListEl士ReceiverList応i.StudioManagerFFr.OptimizationManager匚i.ParametricControlsEIt?ilAkscsSflPararretri匚Expressions色iPidups王CjIAliasesSflPorom6ricExprcssons匚&alPickups!=Alpha_RelatiyeImmersionManage.ParametricC

34、ortrol;ConbdIDatabojcCcFinGonNsmeValueAlpia_Relive_1115.00300PatamelricExpreaiionAphaRelatiYeZRename.DoableDeleteCopyDataAccessMarneAddOptirrizotionConstrointAddtoMertFunctonEGeneralPreferencesB-DefadtsviewPreferenzes3DPuwerBdldmeStart.ILdDesorption17Enabled步骤总结（70/30功率平衡）这是一个对系统进行准备和优化的一个简短的步骤汇总。细节

35、步骤包括图片的关键对话框和结果。1、打开模型打开LT安装文件里的Tutorial文件夹并打开PowerBalance_Start.1.lts文件。2、立义变虽:左义两个变屋：而1的（角和光源的Y值（在物体Properties对话框选中这两个值，右键单击，选择AddOptimizationvariable）。3、怎义顶部接收器（TopReceiver）评价函数一-运行模拟并检査标为Top的接收器的总光通虽：（IncidentTotalFlux）,并将这个值添加进评价函数，右键单击选择AddtoMeritFunctionNewo单击AddandShow按钮。单击评价函数下的DatabaseGrou

36、p,在表格里，输入0.7作为总光通量（TotalPower）的日标值，点击Apply。4、立义底部接收器评价函数在标为Bottom的接收器里找到IncidentTotalFlux值，并把这一值添加进评价函数，右键单击选择AddtoMeritFunctionDatabaseGroup.单击AddandShow按钮。在评价函数下点击DatabaseGroup,在表格里，输入0.3作为第总光通虽:（TotalPower-2）的目标值，点击Applyo5、计算噪声基地点击Calculate计算噪声基地的当前值（这里会一并提供评价函数的当前值）6、査看变虽:-通过OptimizationInput打开优

37、化里的inputs对话框，并査看变量（默认设置是OK）7、检査设置并进行优化一如果需要的话打开Results对话框，并选择OptimizationOptimize!8、査看结果-完成优化后，査看每一个接收器的总光通量IncidentTotalFlux并重新选择变屋（如0.67和0.26）细节步骤以下步骤假左你已经熟悉LT的一些基本操作，如打开文件，查看，定位物体属性等等。我们将会对这些步骤做文本说明，当然也包括一些优化步骤的截图显示。1、打开模型打开LT选择FileOpen来左位和选择一个起始文件，PowerBalance_Start.1.lts文件在LT女装文件里的Tutorial文件夹里。

38、包含照度模拟（3000条光线）2、处义变虽:-为定义光楔角度为变虽:，你可以旋转模型看到并选择光楔上表而（而1）。右键单击并选择Properties.-Properties对话框里,在面1项里,在RelativeAlpha区域右键单击并选择AddOptimizationVariable（注意值变为红色表示是一个变虽：），同时注意我们已经左义了一个pickup.当一个角度改变时，另一个角度为变为一个符号相同的符号相反的数值，尽管只有一个角度作为变虽:。创二IE)令CubeJ6+：0CubePrimitive_4EPlanePrimitive.l由cubePrimitive_5白PlanePrim

39、itive_2血LHaFPlaneCoordinsiesAlphaBetaGammaRelativeX丫ZAlfihaBetaGammaO.OCCop/7777PasteO.OCAddOptimizationVariableAddOptimizationConstraint.在SystemNavigator窗口里，选择Source右键单击,并选择Properties.单击tab,右键单击Absolute里的Y值，选择AddOptimizationVariable.Properties.DisplayCoordinates-a由s-SoirceLensEmmitterLegALegBnAbsol

40、uteRelative0.03000mm0.00000mmU.UtOK1俑0.000(10rnmAlphaBetoAddOptimizationConslraint.GarrmaAddOptimizationVariableSyPasteAddPickupAddAliasGopyDataAccessName3、查看变量变量已经被左义了，但你需要检査可能的话修改这些设置以确怎他们是你想要的。例如，如果你想左义极限值，那么你需要确左你使用了足够的光线对照度进行模拟（底的噪声基底VS评价函数初始值）Optimizationl-jOptimizationManager日GflVariables：L-X

41、AlphiaRelative:甸ConstrantsMeritFinction色、GroupEtem_TotclPower邑tem_TotdPower-InlxlNameValueEnabledUBSpec.Upper1AlphaRelative115.00000FP360.0000C2Voooooo|p厂50000000CSurrmaryInciemerkEndo1Data选择OptiinizationInput菜单打开OptimizationManager对话框,选择并展开Variables,注意有两个变量是激活的并且显示了他们的当前值（a=115和Ysouwe=0）。我们现在可以接受默认

42、的增虽:和极限值（增量在一个单独的标签或变虽:的细节标签里显示，他们经过了有效的调整默认设管通常是OK）注意：尽管优化过程在默认的极限值内能进行很好的工作（如360角），但将变量值设为你需求或想要的范围不失为一个好的方法，它能够有效的阻止那些对于你的应用不相符的方案。你可以通过在Summary表格（如上所示）或者在变虽:的detail页面（选择变量名一上面没有显示）来改变UpperBound和LowerBound的值。这是一种简单的约束（一般的约束条件很容易定义，在这个例子里没有）4、定义评价函数评价函数是基于两个接收器的每一个的总光通量值（IncidentT。Flux）,是运行照度模拟后的结

43、果（LT文件已经有一个模拟存在，再次运行也没问题-它只有3000条光线）评价函数由一个或多个组构成，这些组由一个或多个项构成。这样使得怎义或改变评价函数的组件时变得很灵活。例如，你可以左义一个组包含两个项，每一个接收器的总光通量值。选择标签为TopReceiver的接收器（在3D视窗或SystemNavigator窗口），右键单击，并选择Properties,展开树然后你可以看JlJllluminanceMesh_n项（n是整数）并到Results页而，注意到只有170条光线到达接收器，所以错误的评佔可能会很大（如果你的目标制限于光通量或光功率这个没有什么太大问题）Propertiesnlx|

44、jJjJ日上TopReceiver曰jForwardSmulationilluminanceMeshSSintensityMesh.56lBackwardSimulatimplanelnterface_52ErrorEstimateatPeak25.97%NumberofSamples169PropertiesRequite|RawDataMinO.OODOOLuxContrastRatio1.000COMajt156327.140GLuxCfandardDeviationO.OOOCOAverage5015174115LuxAverageDeviationO.OOOCOlllumindnce

45、TotalFluxUnh|LumenIncdentAbsorbedQOOOOCICopyClnnpdhuAnftrhjrpAddCptimizationConstraint.DistributionFAddtoMeritFunction-Centroid-0.02893Lv0.35304mmmmAddAliasCopyDataAccessNaireirn右键单击TotalFlux卜的Incident并选择AddtoMeritFunctionNew.AddDatabaseMeritFunction对话框打开。接受默认值并点击AddandShow按钮，新的评价函数命名为DatabaseGroup,

46、然后Optimization对话框会显示。RunSimulationWhenEvaluating是默认设置的，接受默认设置，这个在基于蒙特卡洛模拟的评价函数里非常重要。输入0.7作为目标值，让后点击OK.:+DatabaseGroupItemValueEnabledTarcietIWeiahtDeltaCoiitribirtion1TdalPower0.00000p(I0.703001).00000-0.700001.00000EndofData在BottomReceiver里重复上帀1的步骤，最后菜单选择是AddtoMeritFunctionDatabaseGroup(DatabaseGro

47、up是默认名)1二I曰或白.BottomReceiver*ForwardSirrulation%illuminarceMesh_60intensityMesh_61用BackwardSimulationPropertiesResults|RawDataErrorEstimateatPeakNumberofSamplesrlllurninanceMin28.29%1630.0C000LuxContrastRalio1.000032365747B52Lux$tandardDevialion57854.34817153993.22639LuxAverageDeviation1.07151Averag

48、eIncidentAbsorbed0.1211Copy0.0001DistributiorConlroid|0.01240mnnn-?-?cnAddOptimizationConstraint.AddtoMeritFunctionAddAliasCopyDataAccessNameDatabaseGroupiNewTotalFluxUntsLumen-|n|x|Optimization对话框打开时将目标值设为O3Optimizationl-J曰LdOptimizationManagerStilVariables”匍Ccnstraints愆MeritFunction由I、DatabcseGrou

49、pControlsLastComputedGroupValue0.580000.00000EvaluateKemVallieEnabledTarget|WeiglitDeltaCoiitributio1TotalPoer0.0000070.70C0011.ocooo-0.700000.84482TotalPoer20.000007SaveAs),选择OptimizationOptimize!,将会显示OptimizationResults对话框，或者在底部的Output窗口査看进程。经过六次循环.MF值会降到一个比较低的点0.002,噪声基底大概是这个的1/10.6、査看结果打开Optimiz

50、ationResults对话框，如果你还没有做好准备，可以査看评价函数,变虽:及对应的循环。你可以选择OptimizationInput再次打开OptimizationManager对话框，点击Group,可以看到总光通量的值（大约为0.675和0.263相应的目标值为0.7和0.3总光通量为11m的光源大约损失了0.061m）所以不是所有的光线都被捕捉或在楔形而进行内反射）。选择Variables并注意最后的值是a=127.3,Ysource=0.077mm.如果你想査看照度的光栅分布（AnalysisilluminanceDisplayRasterChart）,你可以看到照度分布不是很均勻

51、，但均匀分布不是这次的目标。BottoiciReceive匸BottomReceiver石ItftYiIliuminan.ce卜jLux1000000.0011countTopReceiverIlluminanceLuxIlTI100000Q-OQ11count-D6如果你的目标是均匀分布，那么你需要重新设置你的评价函数的组和项的权重以在均匀分布和光通量捕捉之间做好平衡。更好的均匀分布可能需要消耗掉一定的系统光通量，你需要在判左那种程度分布上确怎你的bins的数量。在这个模型里使用5X5来优化总光通虽:能满足要求，实际上一个bin就可以做到了，但在空间解决方案有需求时，5X5的方式来判定分布的

52、均匀性是可以的。如果你保持5X5的形式，你可能需要增加每个bin的光线来得到一个好的评价函数/噪声基底的比例。例3均匀分布为了演示如何对系统的均匀性进行优化，以及一些和变量及评价函数的其他关系，这个例子提供了一个优化50/50光分布的总体步骤，并为每一个接收器的评价函数增加了网格照度均匀性分布。1、打开保存的模型如果上一个例子还是打开的话直接使用它最后一步时的情况，如果你保存了的话直接打开它。如果你没有保存，打开起始模型并按上而的步骤重新怎义评价函数的变量和光功率，你不需要再进行优化，因为你可能会有增加或改变的情况。2、改变变量和光通量的目标值-选择OptimizationInput并单击Va

53、riables,分布现在是50/50（对称的）,设定Y值为0,不要把它设为变量,在Enabled里不要选中它。把a的值设回原来的115,点击Apply按钮。同时拟需要改变两个的光通虽:值从0.7,0.3改成均为0.51m,选择DatabaseGroup改变目标值为0.5并点击Apply按钮，如下所示：1jd/OptimizationManagerBGaVariatlesXAlphaRelativeX(Y)CcnstrartsE-血MeritFunction|DatabaseGroupTotaPoer1TotdPowef-2Controls|EvaludeCalculateKernjValueE

54、nabledTargetWeightDeltal1TataPower106819800500001ooooo0.1819812TotaPower_2025937P0500001.00000-0240631ComputedGroupValueLastComputedNdseFborEndofData3、为MF增加网格照度-选择Topreceiver（在3D视窗或SystemNavigator窗口）,右键单击,选择Properties.展开树可以显示接收器的网格照明，右键单击，选择如下所示的AddMeshMeritFunction：PropertiesTopReceiver二YForwardSim

55、ulationillumin-anceMesh5巒intensityMeshSSBaekwardSimulationProperties|ResultsjRaw厂AutoSizeMeshlriinriprinn-Rename.CopyDataAccessNameAddMeshMeritFunction会出现AddMeshMeritFunction对话框点击AddandShow接受默认值，网格优化函数组默认乞为MeshllluminaceGroup优化对话框打开，显示最上而的MeshData标签对BottomReceiver.同样执行上述操作(QProperties11THQplaneInter

56、Face_53H57BottomReceiverBForwardSimulationProperties|Results|Ra厂AutoSizeMeshMeshDimensionsilluminartceMVintensityMesBackw-ardSimulaRename.CopyDataAccessNameAddMeshWritFunctionb优化对话框打开,点击MeritFunctionnJ*以看到Summary标签注意到现在增加了两个网格组分（如果你喜欢你可以右键点击一个组分名，选择Rename.来定义一个更有意义的名字，例如将DatabaseGroup替换为。点击Calculate

57、按钮来修正噪声基底和评价函数值，如下所示：iQOptimizotionGroupValueEnalMed1DatabsceGrcup037323R2McshllumrionccOroup2339X7F73MeshttnnanceGroupJ1734357EndofDataSummaryETu&eLatComputedYalueLastCorrpjtedNoi$eFloor41.1068811.20108|1-d卜、jcOptlmi2at3nManarElQiva仙龄XAlphaRelatweX(Y)HiConstraintsFlLJMentFirdjonF|DatabaseGroup1,Tct

58、Power邑rctalPer_2tSMeshllurrinanzeGroup匕MeshIlurrinanzeGroupJEvaluate网格组分的日标值是均匀性，是这个例子的日的（我们稍后看如何改变）O评价函数有很大的增量因为这些网格目前不是均匀的。噪声基底也很高，评佔均匀性需要更多的信息，而不像评估功率或光通虽:。ValueEnabledWeightContributionNoiseFloor10.373231.000000.009080.00014223.39007F1.000000.569015.32307317.343571.000000.421915.87787EndofDataCalculate同时注意表格里的Contribution栏，光通量的信息（标签为DatabaseGroup）不会贡献太多也不会彩响评价函数，除非你相对的增加他的权重到两个网格组分的大小。你也可以看到（最后一栏scrolloverand/orresize栏