光学设计软件：FRED二次开发_（6）.光学系统优化方法.docx

PAGE1

PAGE1

光学系统优化方法

在光学设计软件FRED中，光学系统优化是一项至关重要的任务，它可以帮助设计者在满足特定性能要求的同时，最小化系统成本、体积或其它关键参数。本节将详细介绍FRED中的光学系统优化方法，包括优化目标的定义、优化变量的选择、优化算法的应用以及如何评估优化结果。

1.优化目标的定义

在进行光学系统优化之前，首先需要明确优化的目标。优化目标可以是系统性能的某个特定指标，例如焦距、像差、光强分布等，也可以是系统成本、体积等其他非光学参数。FRED提供了多种方式来定义优化目标，包括内置的优化目标和自定义的优化目标。

1.1内置优化目标

FRED内置了一些常用的优化目标，这些目标可以直接在软件中选择并使用。例如：

焦距：优化系统的焦距，使其达到目标值。

像差：最小化系统的像差，提高成像质量。

光强分布：优化光强分布，使其在目标区域内均匀或达到特定分布。

示例：优化焦距

假设我们有一个简单的透镜系统，需要将其焦距优化到100mm。具体步骤如下：

创建透镜系统：

#创建透镜系统

importfred

#创建一个新的透镜系统

lens_system=fred.LensSystem()

lens_system.add_lens(fred.Lens(focus=120,diameter=50,material=BK7))

lens_system.add_lens(fred.Lens(focus=80,diameter=50,material=SF2))

定义优化目标：

#定义优化目标

optimization_goal=fred.OptimizationGoal(target=focal_length,value=100)

lens_system.set_optimization_goal(optimization_goal)

运行优化：

#运行优化

optimizer=fred.Optimizer(lens_system)

optimizer.optimize()

评估优化结果：

#评估优化结果

print(优化后的焦距:,lens_system.get_focal_length())

1.2自定义优化目标

除了内置的优化目标，FRED还允许用户自定义优化目标。自定义优化目标可以通过编写Python脚本来实现，这样可以更灵活地定义复杂的优化目标。

示例：自定义优化目标

假设我们希望优化透镜系统的光强分布，使其在目标区域内均匀。具体步骤如下：

创建透镜系统：

#创建透镜系统

importfred

#创建一个新的透镜系统

lens_system=fred.LensSystem()

lens_system.add_lens(fred.Lens(focus=120,diameter=50,material=BK7))

lens_system.add_lens(fred.Lens(focus=80,diameter=50,material=SF2))

定义自定义优化目标：

#定义自定义优化目标

defuniform_intensity_distribution(system):

#获取光强分布数据

intensity_data=system.get_intensity_distribution()

#计算光强分布的方差

variance=intensity_data.var()

returnvariance

optimization_goal=fred.OptimizationGoal(target=custom,function=uniform_intensity_distribution)

lens_system.set_optimization_goal(optimization_goal)

运行优化：

#运行优化

optimizer=fred.Optimizer(lens_system)

optimizer.optimize()

评估优化结果：

#评估优化结果

intensity_data=lens_system.get_intensity_distribution()

print(优化后的光强分布方差:,intensity_data.var())

2.优化变量的选择

优化变量的选择是优化过程中的另一个关键步骤。优化变量可以是透镜的焦距、厚度、间距、材料等。合理选择优化变量可以显著提高优化效率和优化结果的质量。

2.1透镜焦距

透镜的焦距是一个常见的优化变量，通过调整透镜的焦