>【具體實(shí)施方式】
[0048] 為了對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)闡述，以下結(jié)合附圖進(jìn)行說(shuō)明。但以下所舉實(shí)例僅僅用于 解釋本發(fā)明所述的方法，不可用于判定或限制其適用范圍。
[0049] 如圖1是本發(fā)明技術(shù)方案的框圖。首先，通過(guò)Matlab控制相關(guān)算法產(chǎn)生優(yōu)化參量 后，由DDE通信將參量信息傳輸至TracePro中進(jìn)行仿真，進(jìn)而再將仿真結(jié)果返回至Matlab 中進(jìn)行相應(yīng)處理，進(jìn)行迭代優(yōu)化。
[0050] 如圖2是本發(fā)明所舉的一個(gè)實(shí)施例：?jiǎn)瓮哥R擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)。所述照明系統(tǒng)，由 直徑為d的LED擴(kuò)展光源1和高度為h的單透鏡系統(tǒng)2構(gòu)成。所述照明目標(biāo)，在距離LED 擴(kuò)展光源1的z軸方向H處，實(shí)現(xiàn)半徑為R的圓形目標(biāo)面3的均勻照明。其具體參數(shù)：光源 直徑d為10mm，透鏡高度為25mm，目標(biāo)面距光源的長(zhǎng)度H為1000mm，目標(biāo)面半徑為1500mm， 透鏡材料選用PMMA，折射率為1. 49。
[0051] 如圖3、圖4所示，具體實(shí)施案例步驟如下：
[0052] 1、確立初始模型；
[0053] 如圖3,在點(diǎn)光源近似條件下，根據(jù)上述參數(shù)利用網(wǎng)格劃分法，由Matlab軟件快速 計(jì)算出初始照明系統(tǒng)表面21的數(shù)據(jù)點(diǎn)Pi，其中i= 0, 1，. . .，I。
[0054] 2、確定合適的優(yōu)化輪廓點(diǎn)；
[0055] 如圖3,所采用的LED擴(kuò)展光源1屬于近朗伯光源，具有中心區(qū)域能量高，兩側(cè)區(qū)域 能量低的特性。為提高優(yōu)化效率，能量聚集區(qū)需設(shè)定較多優(yōu)化點(diǎn)。因此，我們可以按光源的 等能角，在初始照明系統(tǒng)表面21選取少量?jī)?yōu)化輪廓點(diǎn)nij(x_j,z_j)，其中j= 0, 1，. ..，J;光能 角ai區(qū)域的能量與a,的相同且a'a,，可發(fā)現(xiàn)靠近中心光強(qiáng)區(qū)域的輪廓點(diǎn)較為密集，滿 足所需設(shè)定。
[0056] 3、加入優(yōu)化調(diào)整參量；
[0057] 如圖4是初始照明系統(tǒng)表面21經(jīng)坐標(biāo)調(diào)整逐步收斂至擴(kuò)展光源系統(tǒng)表面22的示 意圖。將所選輪廓點(diǎn)叫的橫縱坐標(biāo)分別加入優(yōu)化參量5進(jìn)行調(diào)整，設(shè)調(diào)整輪廓23的坐標(biāo) 為M,(X]+AX"Z]+AZ,) ^特別注意：為保證緊湊型照明系統(tǒng)高度不變，單透鏡系統(tǒng)2的第一 點(diǎn)M。應(yīng)為定點(diǎn)；M』是單透鏡系統(tǒng)2底部輪廓點(diǎn)，不需要調(diào)整z軸方向的參量，則調(diào)整后坐標(biāo) 為11(11+八乂 1，21)。而優(yōu)化參量5可表示
[0058] S= [AAZ" ? ??，AX"AZj，? ??，AXj]
[0059] 4、優(yōu)化模型的導(dǎo)入；
[0060] 所優(yōu)選的特定調(diào)整坐標(biāo)Mj，通過(guò)DDE接口技術(shù)，利用TracePro宏語(yǔ)言進(jìn)行連續(xù)樣 條（spline)的放樣處理形成透鏡2。并且，同時(shí)通過(guò)Scheme宏語(yǔ)言，將光源1、及目標(biāo)面3 進(jìn)行相應(yīng)輸入。
[0061] 5、建立評(píng)價(jià)函數(shù)；
[0062] 完成光線追跡后，通過(guò)DDE通信將TracePro中目標(biāo)面的均勻度U、光效n傳輸至 Matlab中，建立目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)MF，本實(shí)例為兼顧均勻度及光效，設(shè)置％，《2分別為1. 1， 0.9,并偏向均勻度。
[0063]MF= 2-(l. 1 ?U+0. 9 ?q)
[0064] 6、人工智能算法（基本P0S算法）的加入；
[0065] 由步驟1-步驟5可以發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)fitness的大小與優(yōu)化參量S有關(guān)，而 合適的優(yōu)化參量S可使目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)達(dá)到最佳。本實(shí)施例以基本P0S算法為例，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化 模型與算法的對(duì)接。
[0066] 設(shè)D表示優(yōu)化參量5的個(gè)數(shù)，根據(jù)基本P0S算法，在D維搜索域中，首先，初始化 K組隨機(jī)粒子群解（初始優(yōu)化參量S)，并設(shè)第k組隨機(jī)解（Sk)的位置及速度分別為Skd 和\4，其中1^￡[1，1(]，(1￡[1，0]且111，(1屬于整數(shù)2。
[0067] 當(dāng)粒子群進(jìn)行下一次優(yōu)化求解時(shí)，由之前的個(gè)體極值Pbesf^及全局最優(yōu)解 Gbest,P&m來(lái)更新其當(dāng)前位置與速度，更新公式如下：
[0068]
[0069]
[0070] 迭代多次后，當(dāng)MF輸出參量基本不變時(shí)（一般按照經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)定），自動(dòng)停止，則 完成優(yōu)化。
[0071] 現(xiàn)選取的輪廓優(yōu)化點(diǎn)個(gè)數(shù)J為10,則可確定優(yōu)化參量的維數(shù)D為17。再根據(jù)上述 整體照明系統(tǒng)的參數(shù)，經(jīng)步驟1-步驟6完成優(yōu)化。
[0072] 如圖5,優(yōu)化前透鏡輪廓23 (調(diào)整輪廓）凹凸不平，所在TracePro中進(jìn)行的光線追 跡時(shí)間也比較長(zhǎng)，此時(shí)透鏡輪廓正處于調(diào)整狀態(tài)。
[0073] 如圖6,優(yōu)化后透鏡輪廓22較為光滑，基本沒(méi)有受到初始形態(tài)的影響。并且，在加 工開(kāi)模時(shí)，光滑的曲面比凹凸的曲面更容易實(shí)施。
[0074] 圖7是由初始（origin)、優(yōu)化后（opt)的兩種照度曲線構(gòu)成的對(duì)比圖。由初始曲 線可以看出，光斑中部區(qū)域照度較高達(dá)到5251m/m2,而兩側(cè)照度遞減較快，導(dǎo)致均勻度相對(duì) 較差。而通過(guò)優(yōu)化后的曲線可以看成，光斑范圍確定在-1500~+1500mm間，照度值基本 處于4501m/m2左右；與初始曲線相比，中部區(qū)域的能量向兩側(cè)偏移，致使照度達(dá)到較均勻狀 〇
[0075] 圖8是優(yōu)化后目標(biāo)面上的TracePro照度仿真圖，可以看出光能主要集中在有效半 徑內(nèi)，且照度較為均勻，基本達(dá)到勻化效果。此時(shí)的照度均勻性高達(dá)87%，而光效利用率高 達(dá)88%，優(yōu)化效果良好。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)自動(dòng)優(yōu)化的方法，其特征在于，所述主要設(shè)計(jì)步驟，如 下： (1) 在點(diǎn)光源近似條件下，利用網(wǎng)格劃分法通過(guò)Matlab軟件快速計(jì)算出初始照明系統(tǒng) 表面據(jù)點(diǎn)，其中i= 0, 1，. ..，I; (2) 根據(jù)所用光源的特性，在初始輪廓上少量選取優(yōu)化輪廓點(diǎn)叫^，Z])，其中j= 0，1，? ? ?，J; (3) 將所選輪廓點(diǎn)11^的橫縱坐標(biāo)分別加入優(yōu)化參量5進(jìn)行調(diào)整，設(shè)調(diào)整后的輪廓坐標(biāo) *Mi(xj+A .j，zi+Azi); ⑷優(yōu)選地調(diào)整坐標(biāo)Mj，通過(guò)DDE通信，從Matlab傳輸至TracePro中，進(jìn)而利用TracePro宏語(yǔ)言（Scheme)對(duì)Mj進(jìn)行放樣實(shí)現(xiàn)光學(xué)系統(tǒng)及擴(kuò)展光源的直接輸入； (5) 光線追跡后，通過(guò)DDE通信將TracePro中目標(biāo)面的均勻度U、光效n傳輸至Matlab 中，建立目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)MF，式中權(quán)重Q1,Q1G[〇, 2]且《Jo2= 2 ; MF= 2_ (wJ?U+r\) (6) 目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)MF的大小與優(yōu)化參量5有關(guān)，并且評(píng)價(jià)函數(shù)越小照明效果則越好， 因此，可由人工智能算法對(duì)優(yōu)化參量S進(jìn)行全局求解，快速生成擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)優(yōu)化方法，其特征在于，所采用的整體技 術(shù)方案如下：針對(duì)初始照明系統(tǒng)輪廓進(jìn)行微調(diào)，使其適用于擴(kuò)展光源系統(tǒng)；通過(guò)Matlab與 TracePro聯(lián)合編程，控制相關(guān)人工智能算法進(jìn)行優(yōu)化，快速地使初始照明系統(tǒng)輪廓收斂至 擴(kuò)展光源系統(tǒng)輪廓處；而所述照明系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，為旋轉(zhuǎn)對(duì)稱的透鏡、反光杯或兩者的組合， 或是其他具有旋轉(zhuǎn)對(duì)稱構(gòu)造的系統(tǒng)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)優(yōu)化方法，其特征在于，所述使用的DDE通 信，具體表述如下：當(dāng)Matlab作為客戶機(jī)時(shí)，通過(guò)DDE函數(shù)對(duì)TracePro服務(wù)器進(jìn)行相應(yīng)控 制；而TracePro作為服務(wù)器，通過(guò)客戶機(jī)調(diào)用TracePro宏語(yǔ)言（Scheme)對(duì)其本身進(jìn)行控 制，交互地，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)聯(lián)用優(yōu)化。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)優(yōu)化方法，其特征在于，所述對(duì)優(yōu)化輪廓 點(diǎn)進(jìn)行放樣的方法，是三次樣條插值曲線（cubic-spline)，或b樣條曲線（b-spline)，或連 續(xù)樣條（spline)曲線放樣方法。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)優(yōu)化方法，其特征在于，所使用的擴(kuò)展光 源，是COB型LED、陣列型LED、鈉光燈、鹵素?zé)艉徒瘥u燈中的一種，或兩種及以上的組合。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)優(yōu)化方法，其特征在于，所使用的人工智 能算法為基本粒子群算法、基本遺傳算法、粒子群改良算法及遺傳改良算法中的一種，且所 采用的基本算法都由Matlab軟件進(jìn)行編程處理。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)優(yōu)化方法，其特征在于，針對(duì)勻照度、光線 準(zhǔn)直等擴(kuò)展源系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)；當(dāng)優(yōu)化勻照度系統(tǒng)時(shí)，目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重《:為2、co2為〇;當(dāng) 優(yōu)化光線準(zhǔn)直系統(tǒng)時(shí)，％為〇、《 2為2。
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展光源照明系統(tǒng)自動(dòng)優(yōu)化的方法。該方法以點(diǎn)光源近似條件下所計(jì)算的系統(tǒng)輪廓為優(yōu)化對(duì)象；通過(guò)DDE接口技術(shù)建立軟件間信息交換機(jī)制，將TracePro的光線追跡功能與Matlab的信息處理功能相結(jié)合，構(gòu)造輪廓優(yōu)化模型；再由人工智能算法進(jìn)行全局優(yōu)化，快速地使初始照明系統(tǒng)輪廓收斂至擴(kuò)展光源系統(tǒng)輪廓處。該方法具有很強(qiáng)的普適性及操作性，根據(jù)此方法可以靈活針對(duì)各種圓對(duì)稱照明系統(tǒng)進(jìn)行快速優(yōu)化，形成緊湊型系統(tǒng)。
【IPC分類】G06F17/50
【公開(kāi)號(hào)】CN105205270
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510628352
【發(fā)明人】李瀟, 高淑梅, 錢維瑩, 孔艷, 黃逸峰
【申請(qǐng)人】江南大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年12月30日
【申請(qǐng)日】2015年9月28日