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可以在我們的知識庫文章中找到用於生成閃耀光柵的巨集:如何使用巨集計算繞射光學元件的垂度。或者，參考文獻[3]顯示了如何使用Lumerical FDTD軟體為給定的相位曲線設計超穎透鏡。這種方法的缺點是設計人員可能無法檢查整個系統的性能。例如，沒有辦法考慮所有繞射階數來檢查點擴展函數（PSF）。

任何嘗試控制畸變的設計都將產生十分陡峭的基本曲線。因此很明顯的，對於一個已知屈光率的鏡片，在不參考任何配戴者或使用環境等相關條件的情況下，我們無法製造出擁有最佳成像品質的光學設計。站在眼鏡設計者以及製造商的立場，較為關注的問題會是能否使基本曲線設計近可能符合商業的需求 (例如美觀和成本) ，同時盡可能的考慮所有設計參數。當然，成像品質的改善和使用者視力的維護也必然是設計時不容忽視的考量。

Ansys Cloud是Ansys基于Azure打造的仿真高性能計算云服務，近日將自動升級計算服務器硬件配置以提供使用當今最新AMD芯片的能力。 全新Azure HBv3 虛擬機專為加速CAE仿真工作流程而設計，采用搭載AMD 3D V-Cache技術的第3代AMD EPYC處理器，讓高性能計算實現前所未有的性能提升。

另一個需要在材料選擇中考慮的因素，是設計中使用的粘合劑和緊固件的材料。緊固件與其連接的材料之間出現的熱不匹配，可能會導致顯著的載荷。錯誤的粘合劑可能會產生氣體，這些氣體會覆蓋光學表面；如果粘合劑的強度不足以滿足應用需求，則其所固定的透鏡可能會發生錯位。2.結構設計光學設計要正常運行，光路徑中的組件就需要保持其標稱方向和位置。

Speos GPU加速工具現已結束beta版并已經正式發布，可通過使用桌面內置的強大圖形處理單元（GPU）計算功能，將每個芯片的光線追跡處理時間縮短多達60倍；無需高性能計算（HPC）或云端。此外，它還可以將仿真時間縮短多達120倍，而無需進行復雜的硬件設置。

利用大規模計算加速仿真 Ansys 2023 R2使用戶能夠運行大型仿真任務，并幫助他們突破高性能計算（HPC）的硬件容量局限——無論是在本地還是在云端。增強型求解器算法利用GPU加速仿真。在Ansys 2023 R2中，流體系列產品使更多工業仿真能夠在原生GPU上運行，從而大幅減少求解時間和總功耗。

因此，小編在這篇的推文通過一個鈮酸鋰基的定向耦合器來說明面對這種情況要如何建模分析。關鍵詞：鈮酸鋰；定向耦合器；側壁刻蝕鈮酸鋰(Lithium Niobate)，是各向異性的晶體，因此在仿真中需要考慮這一性質。由于x-cut鈮酸鋰是最常使用的，所以在這篇推文中考慮x-cut的鈮酸鋰折射率數據。

對于駕駛員而言：這種在擋風玻璃上或者后視鏡上所造成的影像，已經嚴重的影響了駕駛員對于路況的判斷力，這種削弱駕駛員判斷力無疑變成了安全隱患之一；對于汽車制造商而言：采用美觀的內飾材料，眩目的儀表盤，鍍鉻件的大量使用，提高了車內飾的品質；但是不能以犧牲安全因素為代價。本次演講主要介紹Speos在汽車整車內飾的眩光分析，以及標準驗證，AxF光學屬性定義助力逼真的內飾仿真效果。

Ansys Lumerical: Ansys Lumerical專注光子仿真和建模領域，其光子仿真產品為設計人員了解光并預測光在復雜結構，電路和系統中行為的工具，包括光電集成芯片，超材料、CMOS成像等。

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只有成熟可靠的XR設備大量普及后，元宇宙上的各種服務才能廣泛地觸及每個人，因此，推出功能貼近用戶需求的XR設備成為許多硬件制造商努力的目標。開發團隊不僅要準確掌握市場需求的變化，更要在虛擬世界中善用仿真工具，在短時間內掌握光的行為模式，進而快速完成設計迭代，縮短設備的開發時間及降低成本。

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仿真在光學設計中至關重要，因為它使您能夠準確地對設計和性能進行建模，但仿真的作用并不僅限于此。Ansys Zemax OpticStudio使您能夠仿真、優化光學設計并開展公差分析；Ansys Zemax OpticsBuilder則能夠將光學和機械團隊聯合在一起，以開展光學產品和系統的設計協作。

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本文將介紹通過使用LS-DYNA多物理場耦合分析技術，對RJ-45網絡接口連接器進行結構及聲學性能仿真，包括有限元模型的搭建、LS-DYNA中的聲學仿真卡片以及后處理的使用，同時詳細研究連接器裝配時間、材料本構模型對其聲學性能的影響。

內容簡介： 在芯片性能持續攀升、功能日益繁雜的當下，手機的SI、PI、EMC仿真在精度和速度層面面臨著更為嚴苛的要求，而單純增加硬件資源并不可取。本場網絡研討會聚焦高精度PI、LPDDR5、大電流磁場、FPC等極具挑戰性的痛點場景，從策略維度深入剖析，提供兼顧精度與速度的綜合性解決方案，助力行業突破仿真困境 。

AIFEM是由天洑自主研發的一款通用的智能結構仿真軟件，助力用戶解決固體結構的靜力學、動力學、振動、熱力學、拓撲優化等實際工程問題。軟件針對傳統仿真軟件前處理操作繁瑣耗時、求解速度慢、后處理自動化程度低等痛點，在各環節融入智能算法，提供自動化前處理、智能加速、智能結果分析等特色功能，輔助用戶快速全面地評估、優化結構力學性能，提高仿真效率、提升設計質量，加速產品設計迭代。

比如，近日在廣州車展亮相的高端智能電動車“機甲龍”，搭載4顆96線激光雷達、5顆毫米波雷達、7顆800萬高清攝像頭等共計38個智能感知硬件。未來高階自動駕駛車輛對算力的需求也是越來越大，若是采用單機仿真的話，性能再強算力也總是有天花板的，如果利用云仿真的話，可以把算力分布到多個服務器上，形成強大算力，這就是所謂“抱團”的力量，大大的提升了算力的上限。

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