基于装配误差的光学系统成像质量预测方法

本发明涉及机械工程领域，具体为一种基于装配误差的光学系统成像质量预测方法，首先构建精确的光学系统有限元模型，仿真螺栓拧紧过程，获得装配应力作用下的镜面变形，利用Zernike多项式对镜面面形进行拟合，以此为中间媒介，采用Zemax对镜面变形和装配位姿条件下的光学系统成像进行仿真，探究各种装配误差对光学系统成像质量的影响规律。接着，通过集成仿真方法构建装配数据集，建立MLP‑XGBoost组合神经网络代理模型，并进行模型训练，与单一MLP、XGBoost模型，以及传统的回归模型相比在预测精度方面更具优越性和可靠性。最后，采用随机梯度下降法对不同主次镜装配位姿条件下的预紧力进行了优化，能量集中度较优化前平均提高了11.34％，提高了双反光学系统的装调效率与精度。