反射鏡減重與撓性支撐結構最佳化

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姓名

陳佳新(Jia-Sin Chen) 查詢紙本館藏

畢業系所

光機電工程研究所

論文名稱

反射鏡減重與撓性支撐結構最佳化

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摘要(中)

本研究針對應用於遙測取像儀的主鏡系統進行設計改善以及最佳化，包含了主鏡的減重以及撓性支撐結構的優化。優化流程為透過電腦輔助設計軟體進行系統模型的繪製，並將模型匯入有限元素軟體進行靜態的分析，利用光機轉換程式將有限元素分析的結果轉換成光學性質，最後將有限元素分析以及光機轉換的結果給予最佳化軟體進行系統最佳化。最佳化共分為兩個部分，主鏡減重與撓性支撐結構設計，主鏡的減重中除了需要將主鏡重量減輕，亦需要保持良好的光學性質與機械性質；撓性支撐結構設計目的為與主鏡進行裝配後，整體系統的光學性能需要達到最佳。在最佳化的方法中，使用梯度演算法以及基因演算法。最後成功的得到減重比為77%的主鏡設計，以及主鏡與支撐結構結合後，受1g的重力影響，系統光學PV值為49nm的支撐結構設計。

摘要(英)

The study improved and optimized a prime mirror system which was used in a remote sensing instrument (RSI), including the lightweight design of the mirror and its flexure mount. Computer-aided design software was used to build the model. The model was imported to the finite element software to analyze. The opto-mechanical program was used to get the optical performance of the system. The optimization process included two part, lightweight mirror design and the design of the flexure mount. For the lightweight mirror design, the goal was to make the mirror being lightest while maintaining both the optical quality and mechanical rigidity. For the flexure mount design, the purpose was to determine the optimum parameter of the flexure mount which made the mirror system performance best. This study used two optimization algorithm, including gradient descent and genetic algorithm. Finally, the mass reduction ratio of the lightweight mirror was 77% and the optical PV (Peak-to-valley) value of the prime mirror system was 49nm under gravity.

關鍵字(中)

★ 減重
★ 撓性支撐結構
★ 最佳化
★ 電腦輔助設計
★ 有限元素
★ 光機轉換

關鍵字(英)

★ Lightweight Mirror
★ Flexure mount
★ Optimization
★ CAD
★ FEM
★ opto-mechanical analysis

論文目次

摘要 I
ABSTRACT II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 IX
第一章前言 1
1.1研究背景 1
1.2 文獻回顧 2
1.2.1 反射鏡減重設計 2
1.2.2 反射鏡支撐結構 5
1.3 研究目的 12
第二章理論基礎 13
2.1 光機轉換 13
2.1.1 曲面變形 13
2.1.2 Zernike 多項式擬合 15
2.2 最佳化 18
2.2.1最佳化演算法 18
2.2.2 最佳化軟體 19
2.2.3 最佳化流程 20
第三章反射鏡減重 23
3.1 反射鏡材料與初始設計 23
3.2 反射鏡減重有限元素分析 27
3.3 反射鏡減重最佳化分析 31
3.4 基因演算法最佳化分析比較 38
3.5 反射鏡減重結論 39
第四章撓性支撐結構 42
4.1 撓性支撐結構材料與初始設計 42
4.2 撓性支撐結構有限元素分析 44
4.3 支撐結構最佳化分析設定 47
4.4 基因演算法與梯度演算法結果 48
4.5 支撐結構結論 58
第五章結論與未來工作 61
5.1 結論 61
5.2 未來工作 62
參考文獻 63

參考文獻

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指導教授

陳怡呈(Yi-Cheng Chen)

審核日期

2017-8-24

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