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    [产品]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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    只看楼主 倒序阅读 楼主  发表于: 2025-12-30
    摘要 :s_.K'4?a  
    |}z5ST%  
    &2XH.$Q  
     W[Q<# Ju  
    耦合光栅通常用于将期望视场（FOV）内的光发射到光导结构中，VirtualLab Fusion可用于研究此类耦合光栅的性能。在所有期望角度上获得均匀的耦合效率是一项具有挑战性的任务，来自Dynardo的软件optiSLang通过使用VirtualLab Fusion的严格光栅分析工具作为计算内核，提供了执行此类优化任务的有效方法。 ,P}7e)3  
    tkHmH/'7  
    优化任务 _"Ym]y28li  
    DL4`j>2Ov  
     t{iRCj  
    @H#Fzoo.  
    优化工作流程 K% FK  
     应用以下优化工作流程来设计用于有效光导耦合的二元光栅 `B3-#!2X  
    1. 定义输入 t adeG  
    2. 执行仿真 SJP3mq/^K  
    3. 计算输出 q>BJ:_I i  
    4. 检查目标 lmHQ"z 3G  
    5. 执行优化 H}~K51  
     根据优化策略，新算法定义了新的输入参数 0~BaQ, A @  
     原则上来说这是循环重复过程，直至目标达成 P-2DBNB7  
    %!A:Ka!m.  
     C=o-3w  
    6 ~0kb_td  
    仿真结果和优化函数的配置 M&/4SVBF  
    .qohHJ&  
    | 8mWR=9fs  
    2_u+&7  
    OptiSLang的优化结果 a_}C*+D  
    PZ6R+n8  
     r-$xLe7a  
     Xykoq"dbb  
     优化结果作为评价函数的函数绘制 PUO7Z2  
    - 平均效率 ;5X~"#%U_  
    - 均匀性对比 meV Z_f/  
    _ s}aF  
     帕累托前沿表示两个优化函数之间的最佳折衷 Ix_w.f=8  
    ',`Qx{tQ)  
    优化结果的高级评价 J#Y0R"fo  
    H[?S*/n,<  
    ~;$QSO\2h  
     &AxtSIpucP  
    分析优化结果的耦合效率 b(|&e  
    i9Bh<j>:J  
     ?m~1b_@A{  
    9O&gR46.  
     最后，利用VirtualLab Fusion软件对优化结果进行耦合效率分析 \e4AxLP  
     结果，均匀性对比显著降低，但却牺牲了整体效率 z@e(y@  
    g#74c'+  
    走进VirtualLab Fusion i?pd|J  
    1SS1P0Ur  
     (=u!E+N  
    D`G;C  
     VirtualLab Fusion是一个灵活且可定制的建模工具平台，用于模拟复杂的光学设置，例如，将一组平面波耦合到光导中 )=gU~UV  
     与软件optiSLang的互连提供了对灵敏度分析、多目标和多学科优化、鲁棒性评估、可靠性分析和稳健设计优化的高级工具的访问 DRRQ] eK0  
    4"eFR'g  
    VirtualLab Fusion的工作流程 O, eoO,gB  
     光栅结构的配置 L;*7p9  
        - 使用界面配置光栅结构[用例] Xe&9| M  
    - 使用特殊介质配置光栅结构[用例] iTdamu`L  
     耦合效率的评估 ?QF xds  
    - 用于光导耦合光栅评估的定制探测器[用例] {9|*au(K  
     光栅结构的优化 -`Z!p  
    - 使用optiSLang在VirtualLab Fusion中优化光栅 Q{S{|.w-  
    *A48shfO  
    dr"$@  
    走进optiSLang aKW-(5<JW  
    a8)2I~j  
     c ZYvP  
    ?QKD YH(  
     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 i75\<X  
     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 ;lE=7[UJ3X  
    y,rdyt  
    VirtualLab Fusion技术 0OG 3#pE  
    w2b(,w  
     0s//&'*Q  
    6`'g ${U  
     
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