Optical tolerances analysis methodology using realistic optomechanical models
Notice bibliographique
Résumé
Tolerance analysis is a critical part of the optical design process because it helps predict system real performance, after manufacturing and assembly. To obtain reliable predictions, it is mandatory to use realistic optomechanical models. INO developed Comet software, a powerful standalone application for realistic optical tolerancing analysis. A previous paper demonstrates how a better modeling helps avoid the production of overly expensive optical systems with excellent performances, or on the other hand, the production of inexpensive optical systems with unexpectedly erratic performances. This article presents the methodology used to find the best centering method for an infrared dual-band objective. INO’s Comet standalone software application is used to perform the optomechanical tolerance analysis and computes the perturbations to be applied in the optical tolerance analysis. It will be demonstrated how Comet is quick and easy to use for comparing several centering concepts, helping to find the best trade-off between optical performances and ease of manufacturing. The studied infrared dual-band lens requires almost diffraction limited performances to fulfill the needs of the foreseen application. Therefore, two accurate centering techniques are considered: the active alignment and the QuickCTR autocentering technique. The active alignment is the most accurate method for centering optical elements, but requires expensive instrumentation, human manipulation, and cure time for the adhesive. The QuickCTR auto-centering techniques are almost as accurate as the active alignment but requires a fraction of the effort for centering, thus is less expensive to implement. The presented methodology will show how to get the best compromise by using both techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».