어플리케이션별 파라미터 변경을 통해 Ansys Speos에서 시뮬레이션 결과의 인식을 극대화하는 방법
Ansys Speos는 자동차 조명 분야의 시뮬레이션 소프트웨어의 리더로서 파라미터별 변경을 통해 성능을 극대화하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 어플리케이션 영역에 가장 잘 맞도록 매개변수를 조정하면 신뢰 기반 설계를 위한 올바른 조건을 만드는 데 더 많은 일을 할 수 있습니다.
아래 질문을 통해 자동차 외부 조명 예제인 Ansys Speos의 리어 램프 모델에서 시뮬레이션 결과의 인식을 극대화하기 위한 파라미터 변경 사항을 살펴보겠습니다.
시뮬레이션의 품질과 속도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?
바로 센서입니다. 적절한 센서 설정은 시뮬레이션 결과를 크게 바꿀 수 있습니다. 물리적으로 정확하고 충실도가 높은 모델을 구축하기 위한 노력을 기울였다면 모델이 제공하는 모든 것을 활용하고 있는지 확인하십시오. 4K 모니터에서 1080픽셀 해상도로 결과를 보는 경우 눈에 띄는 픽셀화와 선명도 부족이 나타납니다. 빠르고 충실도가 낮은 이미지를 찾고 있지 않는 한 결과의 해상도를 낮추거나 품질을 잃지 마십시오.
샘플링은 주의해야 할 주요 매개변수입니다. 샘플링이 높을수록 더 매끄럽고 아름다운 결과를 얻을 수 있지만 시뮬레이션 시간이 더 오래 걸립니다. 예를 들어 그림 1에서 X 및 Y 샘플링을 두 배로 하면 결과를 얻기 위해 시뮬레이션 시간이 4배 더 필요합니다.
그림 1: 원활한 시뮬레이션 결과를 위한 샘플링 설정.
몇 가지 숙지해야 할 것들
"부드러운" 결과는 센서의 긴 면에 대해 최소 1920픽셀(샘플링)입니다.
정사각형 픽셀의 경우 센서의 짧은 면의 해상도는 긴 면과 같아야 합니다.
확대하여 결과를 확대하는 경우 샘플링은 약 4,000픽셀이어야 확대된 조건에서 결과가 매끄럽게 유지됩니다.
조도 센서 의 경우 프레임을 물체(램프)에 최대한 가깝게, 시선에서 최대한 멀리 배치하여 큰 초점 거리를 달성하는 것이 좋습니다 .
시뮬레이션의 메시 품질을 향상시키기 위해 어떤 설정을 변경할 수 있나요?
실제 어셈블리에서 모든 구성 요소는 어느 정도의 접점을 가지고 물리적으로 부착되거나 제조(오버몰딩)됩니다. Speos 시뮬레이션에 사용되는 CAD(컴퓨터 지원 설계) 데이터는 정의된 메시 설정에 따라 테셀레이션되므로 CAD 모델의 원래 정확도가 변경됩니다. 볼륨 충돌 및/또는 간격으로 인한 아티팩트를 줄이려면 미세한 메시가 중요합니다. (아래 그림 2 참고)
시뮬레이션을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 특정 옵션, 설정 및 파라미터가 있습니다. 기본 매개 변수는 잘 작동하지만 시뮬레이션 중에 오차가 큰 경우(예: 10% 이상) 기하학적 허용 오차를 변경해야 합니다. 큰 오차는 LED 지오메트리 및 기타 미니어처 지오메트리에서 가장 흔하게 발생합니다. 시뮬레이션을 실행해도 여전히 큰 오차나 예상치 못한 간격이 발생하는 경우 메시 처짐 값 또는 메시 스텝 값을 고정된 0.01밀리미터 값으로 조정할 수 있습니다.
그림 2: 물리적 어셈블리에서 미세한 메시를 사용하면 볼륨 충돌 또는 간격으로 인한 아티팩트를 줄일 수 있습니다.
많은 충격을 발생시킬 수 있는 라이트 가이드 또는 확산 재료를 사용하는 경우 시뮬레이션 > 옵션 > 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 최대 표면 상호 작용 수를 1,000개까지 늘릴 수 있습니다.
어떤 시뮬레이션 유형을 권장하나요? 다이렉트 또는 인버스?
간단히 말해, 다이렉트 시뮬레이션과 인버스 시뮬레이션 모두 장점이 있으므로 둘 다 실행하는 것이 좋습니다.
램프의 조명 모양을 평가하려고 할 때 센서는 일반적으로 많은 광선이 통과하는 위치에 위치합니다. 이러한 조건에서는 다이렉트 시뮬레이션이 광선을 더 빠르게 수집하고 노이즈가 적은 결과를 얻을 수 있는 방법입니다. 다이렉트 시뮬레이션은 시뮬레이션 시간을 늘리지 않고도 한 번의 시뮬레이션에 여러 센서를 사용할 수 있다는 장점도 있습니다. 인버스 시뮬레이션에서는 시뮬레이션 시간이 센서 수에 곱해지기 때문에 그렇지 않습니다.
다이렉트 시뮬레이션에 가장 유리한 설정은 무엇인가요?
Gathering
Gathering은 센서 수집을 활성화하고 광도 또는 휘도 센서의 수렴 속도를 개선하여 시뮬레이션 성능을 향상시킵니다. Gathering 은 전용 매개변수이며 편집할 수 없지만 항상 활성화되어 있습니다.
Integration Angle
Gathering은 반사 표면과 동일한 이점을 제공할 수 없으므로 일부 근사화에는 인터그레이션 원뿔이 권장됩니다. 광선에서 초점을 향한 각도 편차(그림 3의 "가상 광선")가 인터그레이션 각도보다 작으면 광선이 초점에 도달합니다. 인터그레이션 각이 너무 크면 광선이 더 빨리 수렴되지만 결과가 흐릿해집니다. 인터그레이션 각도가 너무 작으면 광선이 더 느리게 수렴되지만 결과는 더 정확합니다.
일반적으로 2도 인터그레이션 각도는 대부분의 자동차 조명 어플리케이션에 적합한 값입니다. 하지만 품질과 계산 시간 간의 최적의 절충점을 찾기 위해 평가해야 합니다.
그림 3: 서로 다른 인터그레이션 각도에서 시뮬레이션 출력 비교.
Fast Transmission Gathering (FTG)
자동차 램프에는 항상 스펙큘러 표면이 있는 외부 렌즈가 있으므로 외부 렌즈에 미치는 영향에서 수집이 취소되고 인터그레이션 원뿔로 광선이 계산됩니다. 리플렉터와 같은 광학 부품에도 리플렉터 특성이 있습니다. 설계에 외부 렌즈가 있는 경우 인터그레이션 원뿔은 외부 렌즈에서 계산되며 종종 흐릿한 결과가 나타납니다. 이는 인터그레이션 각도를 줄임으로써 해결할 수 있습니다. 그러나 FTG를 사용하지 않으면 시뮬레이션이 더 오래 걸립니다.
수집 및 통합 각도를 유지하려면 FTG를 활성화하십시오. FTG를 사용하면 광선이 외부 렌즈의 굴절을 무시할 수 있습니다. 외부 렌즈가 일정한 두께의 평행 표면으로 만들어지는 한 굴절을 무시해도 정확도에 거의 영향을 미치지 않습니다. 렌즈의 반사 및 흡수는 여전히 고려됩니다.
센서 설정을 완료하고 시뮬레이션 옵션을 선택했으면 시뮬레이션을 얼마나 오래 실행해야 하나요?
아래 그림 4에서 인버스 시뮬레이션과 다이렉트 시뮬레이션에 대한 길이 가이드라인을 확인할 수 있습니다. 다이렉트 시뮬레이션의 경우 광선은 시뮬레이션을 실행할 수 있는 시간을 정의하는 지표로, 광선이 많을수록 충실도가 높은 모델을 얻을 수 있습니다. 아래에서는 대략적인 검토(설계 반복 작업 중), 빠른 검토(준 주요 이정표 단계 이후) 및 세부 검토(설계 검증 단계)에 대한 지침을 제공합니다. 이러한 검토를 수행하면 디자인이 요구 사항과 품질 표준을 충족하는 능력에 대한 확신을 갖게 됩니다.
그림 4: 인버스(상단) 및 다이렉트(하단) 시뮬레이션에 대한 지침은 설계 단계별로 분류됩니다.
이제 직접 및 역방향 시뮬레이션 결과를 얻었으니 어떻게 하면 이를 최대한 활용할 수 있나요?
각 기능(즉, 후미/정지, 방향지시등, 후진 등)에 대해 별도의 시뮬레이션을 실행한 다음 측광 계산 의 맵 통합 작업을 사용하여 결과를 통합하는 것이 좋습니다.
Hint: 한 번에 여러 파일을 선택할 수 있으며 한 번에 두 개만 통합할 필요는 없습니다.
그림 5: 맵 통합 작업을 사용하여 별도의 시뮬레이션 결과를 통합할 수 있는 창.
이 접근 방식은 함수가 수정되는 경우에도 시간을 절약할 수 있습니다. 통합 시뮬레이션을 다시 실행할 필요가 없으므로 이전 함수를 새 함수로 교체하기만 하면 됩니다.
그림 6: 많은 함수 중 하나가 수정될 때 전체 결과를 생성하는 방법.
광선은 소스 플럭스의 비율에 따라 분배되므로 모든 함수를 포함하는 단일 시뮬레이션을 만들면 플럭스가 더 작은 함수가 다른 함수(Tail)보다 더 적은 광선을 받게 됩니다. 각 함수를 독립적으로 시뮬레이션하고 개별 함수를 통합하여 이를 방지합니다.
그림 7: 개별 함수를 시뮬레이션하고 통합한 결과.
결과가 나오면 어떤 포스트 프로세싱 설정을 구현해야 하나요?
Color Management (색상 관리)
결과를 보는 모니터의 색상 정확도와 채도를 최적화하는 설정을 구현하는 것이 중요합니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이 표준 모니터는 색상 스펙트럼의 일부만 캡처할 수 있습니다. 리어 램프의 빨간색이 해당 영역을 벗어나면 모니터가 결과를 정확하게 표시할 수 없기 때문에 이미지 결과가 실제보다 더 채도가 높은 것처럼 보입니다.
그림 8: 삼각형 외부의 "X"는 리어 램프(왼쪽)의 빨간색을 표시합니다. 삼각형 내부 영역은 컴퓨터 모니터에 표시할 수 있는 색상으로 나타냅니다(오른쪽).
테일 램프와 스톱 램프의 경우 상대적으로 다이나믹 레인지가 높기 때문에 밝기 및 색조 유지를 선택하는 것이 좋습니다. Speos의 모든 세 가지 색상 공간 변환 옵션을 시각적으로 표현한 그림 9를 참조하세요.
그림 9: 색상 공간 변환 옵션과 시뮬레이션 결과가 인식되는 방식에 미치는 영향을 나란히 비교합니다.
Adaptation
인간의 눈은 환경의 휘도 수준에 적응해야 합니다. 적응은 디스플레이의 기능을 고려하고 표시된 광도 값의 그라데이션을 조정합니다. 목표는 지정된 휘도 값(즉, 로컬 적응)을 수용하거나 지도의 다른 영역을 스캔할 때 눈의 공간적 적응을 모방하는 것입니다. Ansys Photometric Lab에 있는 휘도 맵의 선형 스케일에는 이 기능이 없습니다.
동적 적응 2019 유형 설정은 센서가 넓은 시야(실제 눈과 유사)를 가지므로 전체 휘도가 적절하게 고려될 때 모범 사례입니다. 센서의 시야가 좁은 경우 로컬 적응이 선호됩니다. 이렇게 하면 축소된 시야에는 실제 눈이 볼 수 있는 전체 휘도의 일부만 포함되기 때문에 전체 휘도를 수동으로 설정할 수 있습니다(그림 10).
Glare
Holladay , 1926 눈부심 효과 설정은 더 빠르고 간단한 계산을 제공합니다. 그러나 현재 컴퓨팅 기능을 고려할 때 Vos, 1984 가 권장 설정입니다. 모델에 노이즈(휘도가 높은 픽셀)가 있으면 Vos, 1984에서 원하지 않는 스파클링 효과를 생성할 수 있습니다. 이 효과를 무효화하려면 낮은 수준의 조명이더라도 항상 환경 광원을 포함해야 합니다. 동시에 광선 수를 늘리면 노이즈 제거에도 도움이 됩니다. 시간이 없다면 대신 Holladay, 1926을 사용하여 사실적으로 밝기를 보여줍니다.
그림 10: Ansys Virtual Human Vision Lab에서 선호하는 적응 및 눈부심 설정.
Vision mode evaluation
비전 모드 평가는 xmp의 최대값을 기반으로 하는 것이 좋습니다. 최대값은 평균값이 낮아 메소픽 또는 스코토픽 시야를 초래할 수 있으므로 야간 주행 조건이나 기타 저휘도 시나리오에 가장 적합합니다.
그림 11: Ansys Virtual Human Vision Lab의 비전 모드 평가 설정.
Application-Specific Parameter Changes to Maximize the Perception of Simulation Results in Ansys Speos
ANSYS BLOG / FEBRUARY 28, 2023
Author : Mike Grove / Manager Application Engineering, Ansys
https://www.ansys.com/blog/maximize-perception-results
어플리케이션별 파라미터 변경을 통해 Ansys Speos에서 시뮬레이션 결과의 인식을 극대화하는 방법
Ansys Speos는 자동차 조명 분야의 시뮬레이션 소프트웨어의 리더로서 파라미터별 변경을 통해 성능을 극대화하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 어플리케이션 영역에 가장 잘 맞도록 매개변수를 조정하면 신뢰 기반 설계를 위한 올바른 조건을 만드는 데 더 많은 일을 할 수 있습니다.
아래 질문을 통해 자동차 외부 조명 예제인 Ansys Speos의 리어 램프 모델에서 시뮬레이션 결과의 인식을 극대화하기 위한 파라미터 변경 사항을 살펴보겠습니다.
시뮬레이션의 품질과 속도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?
바로 센서입니다. 적절한 센서 설정은 시뮬레이션 결과를 크게 바꿀 수 있습니다. 물리적으로 정확하고 충실도가 높은 모델을 구축하기 위한 노력을 기울였다면 모델이 제공하는 모든 것을 활용하고 있는지 확인하십시오. 4K 모니터에서 1080픽셀 해상도로 결과를 보는 경우 눈에 띄는 픽셀화와 선명도 부족이 나타납니다. 빠르고 충실도가 낮은 이미지를 찾고 있지 않는 한 결과의 해상도를 낮추거나 품질을 잃지 마십시오.
샘플링은 주의해야 할 주요 매개변수입니다. 샘플링이 높을수록 더 매끄럽고 아름다운 결과를 얻을 수 있지만 시뮬레이션 시간이 더 오래 걸립니다. 예를 들어 그림 1에서 X 및 Y 샘플링을 두 배로 하면 결과를 얻기 위해 시뮬레이션 시간이 4배 더 필요합니다.
그림 1: 원활한 시뮬레이션 결과를 위한 샘플링 설정.
몇 가지 숙지해야 할 것들
시뮬레이션의 메시 품질을 향상시키기 위해 어떤 설정을 변경할 수 있나요?
실제 어셈블리에서 모든 구성 요소는 어느 정도의 접점을 가지고 물리적으로 부착되거나 제조(오버몰딩)됩니다. Speos 시뮬레이션에 사용되는 CAD(컴퓨터 지원 설계) 데이터는 정의된 메시 설정에 따라 테셀레이션되므로 CAD 모델의 원래 정확도가 변경됩니다. 볼륨 충돌 및/또는 간격으로 인한 아티팩트를 줄이려면 미세한 메시가 중요합니다. (아래 그림 2 참고)
시뮬레이션을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 특정 옵션, 설정 및 파라미터가 있습니다. 기본 매개 변수는 잘 작동하지만 시뮬레이션 중에 오차가 큰 경우(예: 10% 이상) 기하학적 허용 오차를 변경해야 합니다. 큰 오차는 LED 지오메트리 및 기타 미니어처 지오메트리에서 가장 흔하게 발생합니다. 시뮬레이션을 실행해도 여전히 큰 오차나 예상치 못한 간격이 발생하는 경우 메시 처짐 값 또는 메시 스텝 값을 고정된 0.01밀리미터 값으로 조정할 수 있습니다.
그림 2: 물리적 어셈블리에서 미세한 메시를 사용하면 볼륨 충돌 또는 간격으로 인한 아티팩트를 줄일 수 있습니다.
많은 충격을 발생시킬 수 있는 라이트 가이드 또는 확산 재료를 사용하는 경우 시뮬레이션 > 옵션 > 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 최대 표면 상호 작용 수를 1,000개까지 늘릴 수 있습니다.
어떤 시뮬레이션 유형을 권장하나요? 다이렉트 또는 인버스?
간단히 말해, 다이렉트 시뮬레이션과 인버스 시뮬레이션 모두 장점이 있으므로 둘 다 실행하는 것이 좋습니다.
램프의 조명 모양을 평가하려고 할 때 센서는 일반적으로 많은 광선이 통과하는 위치에 위치합니다. 이러한 조건에서는 다이렉트 시뮬레이션이 광선을 더 빠르게 수집하고 노이즈가 적은 결과를 얻을 수 있는 방법입니다. 다이렉트 시뮬레이션은 시뮬레이션 시간을 늘리지 않고도 한 번의 시뮬레이션에 여러 센서를 사용할 수 있다는 장점도 있습니다. 인버스 시뮬레이션에서는 시뮬레이션 시간이 센서 수에 곱해지기 때문에 그렇지 않습니다.
다이렉트 시뮬레이션에 가장 유리한 설정은 무엇인가요?
Gathering
Gathering은 센서 수집을 활성화하고 광도 또는 휘도 센서의 수렴 속도를 개선하여 시뮬레이션 성능을 향상시킵니다. Gathering 은 전용 매개변수이며 편집할 수 없지만 항상 활성화되어 있습니다.
Integration Angle
Gathering은 반사 표면과 동일한 이점을 제공할 수 없으므로 일부 근사화에는 인터그레이션 원뿔이 권장됩니다. 광선에서 초점을 향한 각도 편차(그림 3의 "가상 광선")가 인터그레이션 각도보다 작으면 광선이 초점에 도달합니다. 인터그레이션 각이 너무 크면 광선이 더 빨리 수렴되지만 결과가 흐릿해집니다. 인터그레이션 각도가 너무 작으면 광선이 더 느리게 수렴되지만 결과는 더 정확합니다.
일반적으로 2도 인터그레이션 각도는 대부분의 자동차 조명 어플리케이션에 적합한 값입니다. 하지만 품질과 계산 시간 간의 최적의 절충점을 찾기 위해 평가해야 합니다.
그림 3: 서로 다른 인터그레이션 각도에서 시뮬레이션 출력 비교.
Fast Transmission Gathering (FTG)
자동차 램프에는 항상 스펙큘러 표면이 있는 외부 렌즈가 있으므로 외부 렌즈에 미치는 영향에서 수집이 취소되고 인터그레이션 원뿔로 광선이 계산됩니다. 리플렉터와 같은 광학 부품에도 리플렉터 특성이 있습니다. 설계에 외부 렌즈가 있는 경우 인터그레이션 원뿔은 외부 렌즈에서 계산되며 종종 흐릿한 결과가 나타납니다. 이는 인터그레이션 각도를 줄임으로써 해결할 수 있습니다. 그러나 FTG를 사용하지 않으면 시뮬레이션이 더 오래 걸립니다.
수집 및 통합 각도를 유지하려면 FTG를 활성화하십시오. FTG를 사용하면 광선이 외부 렌즈의 굴절을 무시할 수 있습니다. 외부 렌즈가 일정한 두께의 평행 표면으로 만들어지는 한 굴절을 무시해도 정확도에 거의 영향을 미치지 않습니다. 렌즈의 반사 및 흡수는 여전히 고려됩니다.
센서 설정을 완료하고 시뮬레이션 옵션을 선택했으면 시뮬레이션을 얼마나 오래 실행해야 하나요?
아래 그림 4에서 인버스 시뮬레이션과 다이렉트 시뮬레이션에 대한 길이 가이드라인을 확인할 수 있습니다. 다이렉트 시뮬레이션의 경우 광선은 시뮬레이션을 실행할 수 있는 시간을 정의하는 지표로, 광선이 많을수록 충실도가 높은 모델을 얻을 수 있습니다. 아래에서는 대략적인 검토(설계 반복 작업 중), 빠른 검토(준 주요 이정표 단계 이후) 및 세부 검토(설계 검증 단계)에 대한 지침을 제공합니다. 이러한 검토를 수행하면 디자인이 요구 사항과 품질 표준을 충족하는 능력에 대한 확신을 갖게 됩니다.
그림 4: 인버스(상단) 및 다이렉트(하단) 시뮬레이션에 대한 지침은 설계 단계별로 분류됩니다.
이제 직접 및 역방향 시뮬레이션 결과를 얻었으니 어떻게 하면 이를 최대한 활용할 수 있나요?
각 기능(즉, 후미/정지, 방향지시등, 후진 등)에 대해 별도의 시뮬레이션을 실행한 다음 측광 계산 의 맵 통합 작업을 사용하여 결과를 통합하는 것이 좋습니다.
Hint: 한 번에 여러 파일을 선택할 수 있으며 한 번에 두 개만 통합할 필요는 없습니다.
그림 5: 맵 통합 작업을 사용하여 별도의 시뮬레이션 결과를 통합할 수 있는 창.
이 접근 방식은 함수가 수정되는 경우에도 시간을 절약할 수 있습니다. 통합 시뮬레이션을 다시 실행할 필요가 없으므로 이전 함수를 새 함수로 교체하기만 하면 됩니다.
그림 6: 많은 함수 중 하나가 수정될 때 전체 결과를 생성하는 방법.
광선은 소스 플럭스의 비율에 따라 분배되므로 모든 함수를 포함하는 단일 시뮬레이션을 만들면 플럭스가 더 작은 함수가 다른 함수(Tail)보다 더 적은 광선을 받게 됩니다. 각 함수를 독립적으로 시뮬레이션하고 개별 함수를 통합하여 이를 방지합니다.
그림 7: 개별 함수를 시뮬레이션하고 통합한 결과.
결과가 나오면 어떤 포스트 프로세싱 설정을 구현해야 하나요?
Color Management (색상 관리)
결과를 보는 모니터의 색상 정확도와 채도를 최적화하는 설정을 구현하는 것이 중요합니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이 표준 모니터는 색상 스펙트럼의 일부만 캡처할 수 있습니다. 리어 램프의 빨간색이 해당 영역을 벗어나면 모니터가 결과를 정확하게 표시할 수 없기 때문에 이미지 결과가 실제보다 더 채도가 높은 것처럼 보입니다.
그림 8: 삼각형 외부의 "X"는 리어 램프(왼쪽)의 빨간색을 표시합니다. 삼각형 내부 영역은 컴퓨터 모니터에 표시할 수 있는 색상으로 나타냅니다(오른쪽).
테일 램프와 스톱 램프의 경우 상대적으로 다이나믹 레인지가 높기 때문에 밝기 및 색조 유지를 선택하는 것이 좋습니다. Speos의 모든 세 가지 색상 공간 변환 옵션을 시각적으로 표현한 그림 9를 참조하세요.
그림 9: 색상 공간 변환 옵션과 시뮬레이션 결과가 인식되는 방식에 미치는 영향을 나란히 비교합니다.
Adaptation
인간의 눈은 환경의 휘도 수준에 적응해야 합니다. 적응은 디스플레이의 기능을 고려하고 표시된 광도 값의 그라데이션을 조정합니다. 목표는 지정된 휘도 값(즉, 로컬 적응)을 수용하거나 지도의 다른 영역을 스캔할 때 눈의 공간적 적응을 모방하는 것입니다. Ansys Photometric Lab에 있는 휘도 맵의 선형 스케일에는 이 기능이 없습니다.
동적 적응 2019 유형 설정은 센서가 넓은 시야(실제 눈과 유사)를 가지므로 전체 휘도가 적절하게 고려될 때 모범 사례입니다. 센서의 시야가 좁은 경우 로컬 적응이 선호됩니다. 이렇게 하면 축소된 시야에는 실제 눈이 볼 수 있는 전체 휘도의 일부만 포함되기 때문에 전체 휘도를 수동으로 설정할 수 있습니다(그림 10).
Glare
Holladay , 1926 눈부심 효과 설정은 더 빠르고 간단한 계산을 제공합니다. 그러나 현재 컴퓨팅 기능을 고려할 때 Vos, 1984 가 권장 설정입니다. 모델에 노이즈(휘도가 높은 픽셀)가 있으면 Vos, 1984에서 원하지 않는 스파클링 효과를 생성할 수 있습니다. 이 효과를 무효화하려면 낮은 수준의 조명이더라도 항상 환경 광원을 포함해야 합니다. 동시에 광선 수를 늘리면 노이즈 제거에도 도움이 됩니다. 시간이 없다면 대신 Holladay, 1926을 사용하여 사실적으로 밝기를 보여줍니다.
그림 10: Ansys Virtual Human Vision Lab에서 선호하는 적응 및 눈부심 설정.
Vision mode evaluation
비전 모드 평가는 xmp의 최대값을 기반으로 하는 것이 좋습니다. 최대값은 평균값이 낮아 메소픽 또는 스코토픽 시야를 초래할 수 있으므로 야간 주행 조건이나 기타 저휘도 시나리오에 가장 적합합니다.
그림 11: Ansys Virtual Human Vision Lab의 비전 모드 평가 설정.
결과는 어떤 모습으로 나올까요?
여기에서 다룬 모범 사례를 따르면 아래와 같은 결과를 기대할 수 있습니다.
그림 12: 제안된 모든 매개 변수를 구현했을 때의 시뮬레이션 결과.
Ansys Optics Products Sales
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