摘要：在光学系统设计过程中，如何在光学性能、制造可行性与成本控制之间取得平衡，是每一位光学工程师必须面对的核心问题。尤其是在当前光学技术快速迭代、市场竞争日益激烈的背景下，单纯追求高性能往往意味着高昂的制造成本和复杂的工艺流程，而过度压缩成本又可能导致系统性能下降，
一、引言
在光学系统设计过程中，如何在光学性能、制造可行性与成本控制之间取得平衡，是每一位光学工程师必须面对的核心问题。尤其是在当前光学技术快速迭代、市场竞争日益激烈的背景下，单纯追求高性能往往意味着高昂的制造成本和复杂的工艺流程，而过度压缩成本又可能导致系统性能下降，甚至无法满足基本应用需求。因此，如何在三者之间实现最优权衡，成为衡量一个光学工程师综合能力的重要标准。
姜会林院士在其博士论文《光学系统设计的经济效益问题》中，深入探讨了光学系统设计中经济效益与技术性能之间的关系，提出了“技术—经济一体化设计”的理念，为我们在实际工程中平衡性能、制造与成本提供了理论指导和实践路径。本文将结合姜院士的研究成果，从光学性能优化、制造可行性评估与成本控制策略三个方面，系统论述在光学系统设计中如何实现三者的有机统一。
二、光学性能优化：以应用需求为导向，避免过度设计
光学性能是光学系统设计的核心目标，通常包括成像质量、分辨率、畸变、透过率、杂散光控制等指标。在传统的光学设计流程中，工程师往往倾向于追求尽可能高的性能标，以确保系统在各种极端条件下都能稳定工作。然而，这种“性能至上”的设计思路在实工程中往往会导致系统复杂化、元件数量增加、公差要求提高，从而带来制造难度和成本的大幅上升。
姜会林院士在论文中指出：“光学系统的性能设计应以实际应用需求为出发点，避免脱离实际使用场景的过度设计。”这意味着，光学性能的提升应建立在明确的用户需求和应用场景基础之上，而不是盲目追求理论极限。例如，在消费级成像系统中，用户更关注的是成像的清晰度和色彩还原，而非极限分辨率或极低畸变。因此，在设计初期应通过需求分析明确性能边界，合理设定性能指标，避免不必要的性能冗余。
此外，姜院士还强调了“系统级优化”的重要性，即在设计初期就将光学系统作为一个整体进行优化，而非孤立地优化单个元件。通过合理的光学结构选择（如采用非球面、自由曲面、折反混合系统等），可以在不增加元件数量的前提下提升系统性能，从而在不显著提高成本的情况下实现性能优化。
三、制造可行性评估：设计阶段即考虑工艺约束
光学系统的制造可行性是影响其能否顺利量产的关键因素。许多高性能光学系统在设计阶段表现优异，但在实际制造过程中却因工艺难度大、公差要求苛刻而难以实现，最终导致项目延期甚至失败。因此，在设计阶段就必须充分考虑制造工艺的约束条件，实现“可制造性设计”（Design for Manufacturing, DFM）。
姜会林院士在论文中提出：“光学系统的经济性不仅体现在材料成本和加工费用上，更体现在制造过程的稳定性与良品率上。”这提示我们，制造可行性不仅是技术问题，更是经济问题。一个设计再优秀的系统，如果无法稳定量产，其经济效益也将大打折扣。
在实际设计中，制造可行性评估应包括以下几个方面：
1. 光学元件的加工难度：如非球面、自由曲面、衍射光学元件等虽然能提升系统性能，但其加工成本高、检测复杂，需权衡其带来的性能提升是否足以抵消制造难度。
2. 材料选择与供应链稳定性：高性能光学材料如氟化钙、蓝宝石等具有优异的光学性能，但价格昂贵且供应不稳定。在设计中应优先选择性价比高、供应充足的材料。
3. 装配与调试工艺：光学系统的装配精度直接影响其最终性能。设计时应尽量简化装配流程，降低对人工调试的依赖，提高自动化装配的可行性。
4. 公差分析与容差设计：通过公差分析工具（如Monte Carlo模拟）评估系统在制造误差下的性能变化，合理放宽非关键参数的公差要求，从而降低制造难度和成本。
姜院士强调：“光学系统的经济性设计应贯穿于整个设计流程，而非事后补救。”因此，制造可行性评估应在设计初期就与性能优化同步进行，形成闭环反馈机制，确保设计方案既满足性能要求，又具备良好的制造适应性。
四、成本控制策略：从全生命周期角度进行经济性分析
成本控制是光学系统设计中最为敏感也最具挑战性的环节。传统的成本控制往往局限于材料和加工费用，忽视了系统在整个生命周期中的经济性表现。姜会林院士在论文中提出了“全生命周期成本分析”（Life Cycle Cost Analysis, LCCA）的概念，强调应从设计、制造、装配、测试、维护、报废等各个环节综合评估系统的经济性。
在实际工程中，成本控制策略应包括以下几个方面：
1. 模块化与标准化设计：通过模块化设计实现元件的通用化与标准化，降低研发和制造成本。例如，多个产品共用同一套光学平台，只需更换少量元件即可实现不同功能，从而摊薄开发成本。
2. 设计简化与集成化：减少光学元件数量，采用多功能元件（如非球面透镜、集成滤光片等）简化系统结构，降低装配复杂度和材料成本。
3. 供应链优化与批量采购：通过与供应商建立长期合作关系，实现原材料的批量采购和价格谈判，降低采购成本。
4. 自动化与智能制造：引入自动化检测与装配技术，提高生产效率，降低人工成本，同时提升产品一致性和良品率。
5. 维护性与可升级性设计：在系统设计中考虑后期维护与升级的便利性，降低维护成本和用户更换成本，提高产品的市场竞争力。
姜院士指出：“光学系统的经济性不仅体现在初期投入上，更体现在其长期使用过程中的维护成本、升级能力与用户满意度。”因此，成本控制应从系统全生命周期出发，综合考虑短期投入与长期收益，实现经济效益最大化。
五、综合平衡策略：构建性能—制造—成本协同优化模型
在光学系统设计中，性能、制造与成本三者之间并非简单的线性关系，而是相互制约、动态平衡的系统问题。姜会林院士在论文中提出了“技术—经济一体化设计模型”，强调应在设计阶段构建性能、制造与成本的协同优化机制，通过多目标优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）实现三者的最优权衡。
具体而言，可以通过以下步骤实现综合平衡：
1. 建立多目标评价函数：将光学性能（如MTF、畸变）、制造可行性（如公差敏感度、装配复杂度）与成本（如材料费用、加工时间）量化为可计算的指标，构建多目标优化模型。
2. 引入权重因子进行权衡：根据项目需求和市场定位，设定性能、制造与成本的权重因子，指导优化算法在解空间中搜索最优解。
3. 采用仿真与迭代优化：通过光学设计软件（如Zemax、Code V）与成本分析工具（如Excel、MATLAB）进行联合仿真，实现设计方案的快速迭代与优化。
4. 建立设计数据库与知识库：积累历史项目的性能、制造与成本数据，形成知识库，为新项目提供参考与决策支持。
姜院士强调：“光学系统的经济性设计是一项系统工程，需要多学科协同与多目标优化方法的支撑。”因此，构建性能—制造—成本协同优化模型，是实现三者平衡的关键路径。
六、结语：以经济效益为导向的光学系统设计思维
在光学系统设计实践中，性能、制造与成本三者之间的平衡不仅是技术问题，更是战略问题。姜会林院士的博士论文为我们提供了系统的理论框架和实践指导，强调应以经济效益为导向，推动光学设计从“技术驱动”向“需求驱动”转变。
作为一名光学工程师，我们不仅要掌握先进的光学设计方法，更要具备系统的经济思维，能够在设计初期就综合考虑性能、制造与成本的相互关系，做出科学合理的权衡决策。只有这样，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，设计出既高性能、又可制造、更具成本优势的光学系统，真正实现技术价值与经济效益的统一。
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来源：凯视迈精密测量