切换到宽版
  • 广告投放
  • 稿件投递
  • 繁體中文
    • 1082阅读
    • 0回复

    [技术]VirtualLab Fusion应用:非近轴衍射分束器的设计与严格分析 [复制链接]

    上一主题 下一主题
    离线infotek
     
    发帖
    7340
    光币
    30841
    光券
    0
    只看楼主 倒序阅读 楼主  发表于: 2024-12-04
    摘要
    l !ZzJ&  
    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。 K] &GSro  
    {_ZbPPh;M"  
    设计任务 Ad4-aWH  
    biVsbxYurq  
    Me^L%%: @  
    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
    ]Nue1xV_  
    EdZNmL3cB  
    光栅级次分析模块设置 !RN9wXS7  
    =UxKa`  
    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。
    NU[Wj uLG  
    2t7=GA+j  
    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。 T%**:@}+  
    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。 &+/$~@OK  
    3. VirtualLab Fusion提供计算出的形式已经预设在光路中。 Htep3Ol3  
    4. 要在不同的模拟场景中使用这种结构,需要从组件内部获取实际的采样表面或指定的堆栈。
    x_= 3 !)  
    衍射分束器表面 LtNspFoLb  
    为了进一步评估,使用了通用光栅光学设置,其中加载之前保存的堆栈。光栅光学装置提供了独特的工具、组件和分析仪,以进一步研究给定周期结构的特性和性能。 lT'V=,Y t  
    FQcm =d_s  
    衍射光束求解器-薄元素近似(TEA) %t$)sg]  
    ")w~pZE&+  
     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。 #c-Jo[%G  
     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,。 KC54=Rf  
     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。
    zhU^~4F  
    ppO!v?  
    光栅级次和可编程光栅分析仪 ,|w,  
    e(9K.3 @{  
    <O{G&  
    设计与评估结果 cN)noGkp  
    相位功能设计 ,;yaYF 6|/  
    结构设计 %gTY7LIe1z  
    TEA评价 RMAbu*D0  
    FMM评估 +Xmza8T9  
    TaZlfe5z  
    通用设置 Y }8HJTMB  
    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。 TH+TcYqO  
    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。 07Oagq(  
    _F jax  
    纯相位传输设计 GGFrV8  
    qtp-w\#S$  
    qx}*L'xB  
    结构设计 -i4hJC!3  
    ~P9^4  
    bbWW|PtWwP  
    更深的分析 l+?sR<e?!  
    •高度剖面的缩放对零阶有很大影响。 7[8d-Sf24{  
    •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。 x!UGLL]_M  
    •参数运行是执行此类调查的最佳工具。 8+~'T|  
    xic&m5j m  
    使用TEA进行性能评估 QW&@>i  
    ET|4a(x  
    r7v 1q  
    使用FMM进行性能评估 2O`s'&.h  
    (@xr/9:i  
    "9;Ay@'B  
    进一步优化–设计#1的零阶阶次优化 9bD ER  
    lI+KT_|L  
    1@`mpm#Y  
    进一步优化–设计#2的零阶阶次优化 =7zvp,B  
    , ins/-3  
    s?&UFyYb,  
    进一步优化–设计#3的零阶阶次优化
     
    分享到