为了简化问题，在智能手环位移仿真中，将人的手腕建模为刚体。通过Ansys Motion模拟智能手环的位移和人体手腕组织的变形，然后将位移和变形数据导入Speos，最后在Ansys Speos中，用模拟智能手环位移和人体组织变形对智能手环心率传感器采集的光信号的影响。在上面的GIF中，移动控制手柄位于亮度传感器的轴上，这一步是不必要的，因为从运动导出的数据是相对位移而不是全局坐标，因此控制可以附加在

CFD仿真的这种“一键式”方法，使工程师能够在制造之前先利用Ansys求解器快速验证叶轮机械设计。此次新的软件集成，将在我们研发用于蒸汽脱碳的技术并减少全球化石燃料锅炉排放的过程中，帮助我们的团队节省大量时间和资源。CFX与AxCent的集成使设计人员能够以更高的预测准确性快速评估机器性能，从而缩短设计周期并提高压缩机、涡轮机、泵、风扇和涡轮增压器等应用的性能。叶轮机械工程师的传统做法是，在一个软

本文是Speos Sensor System exporter（SSS）的使用指南，这是一个强大的解决方案，用于camera sensor模拟结果的后处理。本文介绍了一组实际示例，以演示该工具基于EMVA 1288标准从传感器的降阶模型生成电子图和Raw图像的能力，使得Speos SSS的核心功能及其在camera模拟应用，提供更深层次的理解。Speos SSS工具，专为使用Speos camer

本文探讨了衍射光学元件（DOE）和超透镜（metalens）的设计方法，重点介绍了四种设计流程：1）相位面等效法；2）结合POP和FDTD的验证法；3）参数化Sag分布法；4）菲涅尔波带片POP模拟法。文章详细阐述了相位面的概念及其与微结构的关系，并提供了三个定制DLL（us_binary_mix12.dll、us_asp30_bin30.dll和us_binary2_metalens.dll）来

因此，一款用于复杂产品的系统，硬件，软件的安全分析和可靠性计算、且满足功能安全认证标准要求的专业软件对汽车研发团队就是非常必要的了。medini含有的可靠性计算模型和失效模式分布等特性，可以为安全分析提供有力的支撑，减少其中的无效步骤，提高研发效率，medini中带有的分析安全需求的追溯链接设置，有助于确保各层级设计的追溯性和合理性。各个层级分析的关联设置，可以有效地链接FMEA、FTA中的基础事

我们可以通过在 Lumopt（基于 Python 的 Lumerical 优化工具）中使用红色和蓝色像素的综合强度作为品质因数，显着提高每个像素的效率。field_region_name 应与脚本文件 Base_script_2D_TE_volume.lsf 中的场区域监视器名称相同。第四，我们应该将下面的值与脚本文件 Base_script_2D_TE_volume.lsf 中的值进行交叉检查。

参考文献[4]中讨论了一个很好的例子，DOE 的 Sag 分布是由一个方程描述的，生成了类似于菲涅尔透镜的闪耀结构。在图6的右图中，一条光线在曲面上碰到了一个周期变化的光栅，在这种情况下，此处小的局部区域也被认为是一个平面，并且光栅的周期被认为是恒定的。然而，当 metalens 被放置在透镜之间，并且入射到 metalens 的光束不是平面波时，设计者可以在 POP 中先以平面波开始模拟，光束在

SOLIDWORKS软件提供Defeature功能可以实现设计消隐。

不过，鉴于激光雷达的精度和范围（例如，可以清晰地探测到200米以外的物体），人们普遍认为其在碰撞和障碍物规避方面的作用至关重要。激光雷达的详细3D地图可为机器人提供所需的精确数据，以便在繁忙和不断变化的环境（如仓库和工厂）中快速做出明智的路线决策。借助光学和光子学软件，如Ansys Speos、Lumerical、Zemax和AVxcelerate，设计人员可以探索多种场景，以准确预测激光雷达的运

激光雷达（LIDAR）是“light detection and ranging”的简称，近年来由于在机器人、自动驾驶汽车、高精度测绘等领域的快速应用而备受关注。由于具有高角度分辨率和很快的转向速度，目前最先进的激光雷达能够实现每秒对数百万个点进行测距。现有激光雷达架构中的光束转向机制通常分为两类：机械式（如基于旋转或 MEMS 的实现）和非机械式（最常见的是光学相控阵）。基于硅光子技术的光学相控