Вы же аспирант. У аспирантов задача думать и придумывать.
Практически алгоритм для расчета допусков использую следующий:
- грубый анализ, использование Invers Limit. Критерий, как правило - rms spot. Оптимизация - paraxial focus. Поля - X-Y symmetric
- полученные допуски округляются, выбирается критерий Sensitivity. Поля - User defined, критерий - spot. Оптимизация - по всем компенсаторам, только задавайте 5-7 циклов, а то не дождетесь результатов.
- Анализируем результат, допуски ужесточаем для тех параметров, которые сильно выбиваются. Повторяем при необходимости Sensitivity анализ
- Генерим Monte-Carlo файлы. Можно без оптимизации по компенсаторам, а можно с. Количество файлов - от системы, терпения и требований заказчика. Как правило от 50 до 100.
- Запускаем макрос который оптимизирует или фокусирует каждуй из Monte Carlo файлов по нужному критерию. Например максимальная MTF для точки на оси.
- Запускаем макрос, которыйц анализипует все Monte Carlo файлы и сводит результаты в таблицу. проверяем и вычисляем yield (выход готовых изделий, удовлетворяющих критерию качества). Если мало - ужесточаем допуски, вводим дополнительную юстировку (компенсатор) и все повторяем.
По моему опыту, использование критериев типа геометрической MTF - то же самое, что средняя температура по больнице. Поэтому пользуюсь rms Spot - с большим самплингом, иногда - bore sight error, когда это надо.
Вопросы?
Добавлено:
Цитата:
У меня просто ZPLM тормознуто работает. даже на простых операциях. В MeritFunction то же считается быстрееч
Кстати, у меня такая-же штука. Как добавляется макрос в Merit Function - скорость оптимизации резко падает.
Как бороться?