[技术]非近轴衍射分束器的设计与严格分析 [复制链接]

ex=~l O  
直接设计非近轴衍射分束器仍然是一个挑战。由于衍射角相当大，元件的特征尺寸与工作波长在相同的数量级上。因此，设计过程超出了近轴建模方法。因此，在这个例子中，迭代傅里叶变换算法(IFTA)和薄元素近似(TEA)用于衍射元素的初始设计结构，和傅里叶模态方法(FMM)随后应用于严格的性能评估。 [yyV`&  
D#$gdjZ  
w\mF2h  
_kd
|:,  
设计任务 s +GF-kJ*  
Jt)~h,68  
使用近轴近似的衍射1：7×7分束器的初步设计通过严格分析，进一步优化零阶均匀性和影响 f@{C3E dd  
O<3,n;56Z  
Gw./qu-W  
9,W-KM  
光栅级次分析模块设置 l+6\U6_)B  
                       G4}q*&:k  
4yA`);r62  
使用常规的分束器会话2编辑器，VirtualLabFusion提供了一个指导工具，允许用户一步一步地指定所有影响分束器设计的参数。 R\}YD*  
X\x9CA  
m\f_u*  
OGFKc#  
 eqR#`  
1. 通过应用设计带中的结构设计，所得到的传输函数可以转换为结构轮廓。2. 对于此转换，使用了薄元近似(TEA)。因此，所得到的结构与初始相位函数成正比。 V.#8-?z  
3. VirtualLab Fusion提供计算出的形式已经预设在光路中。4. 要在不同的模拟场景中使用这种结构，需要从组件内部获取实际的采样表面或指定的堆栈。 k~#|8eLv  
u\xm8}A  
=M5M;  
衍射分束器表面 q?L
(V+X  

uE j6A  
gcxk'd  
\DqxS=o;  
    为了进一步评估，使用了通用光栅光学设置，其中加载之前保存的堆栈。光栅光学装置提供了独特的工具、组件和分析仪，以进一步研究给定周期结构的特性和性能。 >#?: x*[  
[MS.5+1Y  
/ yi:Q0  
MPbPq3an  
]5fM?:<l  
kW&Z%k  
衍射光束求解器-薄元素近似(TEA) Y}uQ`f  
fR4l4 GU?)  
|"qB2.[  
q-%KfZ@(|  
 一般光栅组件提供了薄元近似(TEA)和傅里叶模态方法(FMM)作为解决模型给定的光栅。 h(Ed%  
 薄元近似通常产生更快的结果，当结构小于波长的5倍,可能有精度问题，。 r)(BT:2m  
 傅里叶模态方法允许一个严格的模拟，但需要更高的数值计算。 2j7d$y*'  
Ok
~{@\  
;&6PL]/
d  
G*i#\   
光栅级次和可编程光栅分析仪 +esNwz_   
h#>L:Wf5E  
v\(m"|4(i  
    光栅级次分析仪提供了所有衍射阶的效率的概述，作为许多可能的输出。 AH'4H."o/9  
ASZ5;N4u  
Xm:=jQn  
        使用可编程光栅分析仪，用户可以指定应计算的值。例如:总效率、均匀性误差、0阶效率 nX\]i~  
l$VxE'&LQ  
$Cd;0gdv  
            设计与评估结果            相位功能设计 ?ZHE8  
            结构设计TEA评价 Di<J6xu  
FMM评估            高度标度（公差） e9@fQ  
"Dl9<EZ  
通用设置 uxC   
@y0bU*v7  
w$lfR,  
        提供多次运行文档，允许用户执行任意数量的设计，并提供根据特定标准筛选结果的选项。 R^yZG{?t  
        通过这种方法获得了以下三个结果：我们将对其进行进一步评估。
?FV7|)f  
frmqBCVJ:  
纯相位传输设计 O<dZA=Oez  
VyoE5o  
B}
q  
}.M
oDR3\  
结构设计 a\&(Ua  
Sz|Y$,  
&=z1$ih>2\  
J[<pZ [  
-.b Io  
        更深的分析 N8kb-2  
•高度剖面的缩放对零阶有很大影响。 c3zT(FgO>N  
•可以利用这一点来纠正零阶不期望的效率，从而改善均匀性。 X40la_[.  
•参数运行是执行此类调查的最佳工具。 iM/*&O}  
d4p{5F7]^  
xxLgC;>[  
3{Ek-{9  
使用TEA进行性能评估 D%jD8p  
}_a+X  
8K@"B  
,5eH2W  
使用FMM进行性能评估 ;.nP%jD  
 NVO9XK  
h/ LR+XX!  
O
1x0[sy
 
进一步优化–设计#1的零阶阶次优化 \3H<z@;  
C.yY8?|  
f MY;  
%rpR-}j  
进一步优化–设计#2的零阶阶次优化 [cGt  
r{K\(UT]!  
Z?~gQ
$  
hmK8jl<6  
进一步优化–设计#3的零阶阶次优化 ~In{lQ[QX  
o &BPG@n