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    [技术]用于期望视场中光导耦合的二元光栅的优化 [复制链接]

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    离线infotek
    科学家
     
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    只看楼主 正序阅读 楼主  发表于: 2023-07-31
    摘要 WPygmti}Be  
    veFl0ILd  
    ! E` Tt[  
     x%23oPM  
    耦合光栅通常用于将期望视场（FOV）内的光发射到光导结构中，VirtualLab Fusion可用于研究此类耦合光栅的性能。在所有期望角度上获得均匀的耦合效率是一项具有挑战性的任务，来自Dynardo的软件optiSLang通过使用VirtualLab Fusion的严格光栅分析工具作为计算内核，提供了执行此类优化任务的有效方法。 gh=s#DQsFw  
    @kvgq 0ab  
    优化任务 dB+x,+%u+  
    kMWu%,s4  
     O<Qa1Ow7f  
    blNE$X+0|  
    优化工作流程 a% |[m,FvP  
     应用以下优化工作流程来设计用于有效光导耦合的二元光栅 [HI&>dm=$  
    1. 定义输入 j/4N  
    2. 执行仿真 a\S"d  
    3. 计算输出 r=Z#"68$  
    4. 检查目标 )f-ux5  
    5. 执行优化 z`qBs  
     根据优化策略，新算法定义了新的输入参数 X0 O0Y>"  
     原则上来说这是循环重复过程，直至目标达成 ;>QED  
    F, Y@  
     AFcsbw  
    1@q~(1-o  
    仿真结果和优化函数的配置 ^"7tfo8  
    %VOn;_Q*B  
    _ I8L#4\(=  
    dya]^L}fL  
    OptiSLang的优化结果 #/$}zl  
    0L"CM?C  
     -fw0bL%0  
     <MZ$baK  
     优化结果作为评价函数的函数绘制 f ZL%H0&  
    - 平均效率 aDFu!PLB{)  
    - 均匀性对比 Ev* b  
    |Ak>kQJ(1z  
     帕累托前沿表示两个优化函数之间的最佳折衷 AN7WMX  
    :#0uy1h  
    优化结果的高级评价 (mz5vzyw  
    8:;_MBt  
    .CdaOWM7  
     La48M'u  
    分析优化结果的耦合效率 }dw`[{cm  
    C`+g:qT  
     Gc>bli<-  
    :VP4|H#SP  
     最后，利用VirtualLab Fusion软件对优化结果进行耦合效率分析 Yr5A,-s  
     结果，均匀性对比显著降低，但却牺牲了整体效率 1RM;"b/  
    Hy5_iYP5  
    走进VirtualLab Fusion ^ AxU  
    _ vVw2HH  
     ,X(P/x{B  
    5QB] 2c^  
     VirtualLab Fusion是一个灵活且可定制的建模工具平台，用于模拟复杂的光学设置，例如，将一组平面波耦合到光导中 *6^|i}  
     与软件optiSLang的互连提供了对灵敏度分析、多目标和多学科优化、鲁棒性评估、可靠性分析和稳健设计优化的高级工具的访问 9+"D8J7  
    x?Z)q4  
    VirtualLab Fusion的工作流程 zIt-mU  
     光栅结构的配置 qH!}oPeU'  
        - 使用界面配置光栅结构[用例] Qw4P{>|Y  
    - 使用特殊介质配置光栅结构[用例] fiOc;d8  
     耦合效率的评估 "<ow;ciJF  
    - 用于光导耦合光栅评估的定制探测器[用例] $ r|R`n=  
     光栅结构的优化 Vd3'dq8/?  
    - 使用optiSLang在VirtualLab Fusion中优化光栅 i)f3\?,,  
    mbxJS_P  
    o0$R|/>i  
    走进optiSLang qKt8sxg  
    0}Rxe  
     *k==2figz  
    tagkklJ~  
     optiSLang提供了广泛的功能，可通过易于使用的图形用户界面执行稳健的设计优化 +qq,;npi  
     它使您准备好迎接全方位的参数研究，以创新和加速您的虚拟光学系统开发 i3t=4[~oL  
    8^M5k%P  
    VirtualLab Fusion技术 O-Hu:KuIf  
    {9U<!  
     #\N?ka}!  
     
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