近似优化算法在曲率误差拼接式主镜设计中的应用

"基于近似优化的拼接式曲率误差调整主镜设计，通过采用拉丁超立方与径向基函数（RBF）神经网络结合的近似优化算法，解决了复杂光机系统优化中的收敛难题，特别适用于带有曲率误差调整机构的拼接式望远镜主镜设计。该方法在仿真中表现出色，能够达到设计指标，缩短了复杂光机系统的迭代时间，为同类问题提供了新的解决方案。" 本文主要探讨的是如何优化拼接式望远镜主镜的设计，尤其是在处理曲率误差调整方面。传统的光机系统优化设计虽然效率较高、迭代周期较短，但在面对复杂光机系统时，常常遇到优化过程难以收敛的问题。为了解决这一挑战，研究者提出了一种创新的近似优化算法，该算法融合了拉丁超立方采样技术和径向基函数神经网络。 拉丁超立方采样是一种在多维空间中均匀分布采样的统计方法，可以有效地减少样本间的相关性，提高样本的代表性。而径向基函数（RBF）神经网络则是一种非线性函数逼近工具，它通过多个径向基函数的组合来构建复杂的非线性模型，适应性强，能较好地处理非线性问题。 将这两种技术结合，可以构建一个强大的近似优化模型。在拼接式望远镜主镜的设计中，这种算法能够处理主镜各个部分的曲率误差，通过对曲率参数的智能调整，使得主镜的整体性能达到预设的设计标准。在实际应用中，通过仿真验证，该算法优化后的主镜设计不仅满足了设计指标，还显著减少了迭代次数，从而缩短了优化过程的时间，对于解决复杂光机系统优化的迭代时间过长问题具有重要的实践意义。 关键词：拼接式望远镜，曲率误差，优化设计。这些关键词表明了研究的核心内容，即在拼接式望远镜的特定背景下，如何通过优化算法来校正曲率误差，以提高望远镜的光学性能。该研究对光机系统设计领域具有重要参考价值，为未来类似复杂系统的优化提供了新的理论和技术支持。 这篇论文提出了一种创新的近似优化方法，通过结合拉丁超立方和RBF神经网络，成功地解决了复杂光机系统，特别是拼接式望远镜主镜设计中的曲率误差调整问题。这种方法不仅提高了优化效率，还为其他面临类似挑战的光学系统设计提供了新的思考方向。