优化变量
优化的第一步涉及到变量的定义,本例中,优化3个LED光源的光功率。因为没有对应的光源功率优化变量类型,因此需要使用用户自定义脚本功能, Index #, Subindex #, and Fraction Var# values 可忽略。每一个变量的上限与下限值对应LED功率的最大最小值。
三个光源有相似的用户自定义脚本定义其变量类型,红色光源的脚本定义如下所示。这些脚本定义的唯一目的是设定和返回光源功率值。在下面的脚本中,第一行g_success=False作为开始值,其次是If Then...End If代码块检查实体栏中节点数g_entity是否属于光源。在其内部If Then...End If块是设定或返回光源功率取决于g_setvar的值。FRED根据优化周期的范围控制g_setvar值。当FRED需要返回光源功率值, g_setvar = False。当FRED准备设定光源功率值,g_setvar = True。最终,g_success值为True。
优化函数
在下面的步骤,必须构建优化函数。本例中,一个函数用于约束3个LED的总光源功率,两个优化函数决定x-和y-的色坐标值。
Total LED Power 优化函数
这个优化函数决定总的LED光源的功率,FRED本身内置的优化函数Total power on a surface ,不能用于此例,因为光线并非源于一个面,第二,并非所有的从LED光源****光线可到达接受屏。变量g_aber等于目标功率值g_power与光源光功率总和的差的绝对值。
分析面“光源”
色度值优化函数定义
X和y色度坐标优化函数需要彩色图像计算他们的值。输入变量g_ana 是分析面“屏幕”的节点数。这里,只有中心像素点的值用于决定X和y的色度值,只在光束重叠区域产生平均值。
分析面“屏幕”
为了使光线平均,分析面设置为3*3像素。中心像素区域足以包围LEDS照明区域。 为了方便的获取模型参数,x色坐标(g_xchr),y色坐标(g_ychr)及总的功率(g_power)目标值表现为全局脚本变量。
优化方法
最后一步是设置优化方法,停止/收敛性判别准则,输出选项及变量强制限制。因为使用多个变量,必须选择Simplex方法。停止/收敛性判别准则选择基于测试运行。选择变量强制限制中的Hard Limit选项以保证LED功率永不会超出厂商规定的额定功率。
优化
当优化设置完成后,从主菜单中执行优化。
为证实优化结果已经达到要求,有必要比较优化后3LED彩色图像与色度坐标值为0.382,0.471全彩色光源(从光源波长下拉列表合成出颜色选项)。通过下面的对比之后,两种光源的彩色图像吻合的相当好。