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infotek 2023-08-09 08:21

非近轴衍射分束器的设计与严格分析

摘要 F5+f?B~?R?  
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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。 !\?? [1_e  
tOp>O oD  
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G.T}^ xHmL  
设计任务 9.1%T06$  
GW` 9SB  
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 o1I{^7/  
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tM{t'WU  
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光栅级次分析模块设置 /o8h1L=  
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lm]4zs /A  
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。 qjUQ2d  
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U.?,vw'aai  
}@a_x,O/x}  
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。 hua{g_  
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。 j<wg>O:s%r  
3. VirtualLab Fusion提供计算出的形式已经预设在光路中。 8~rD#8`6j  
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。 `C] t2^  
oh#6>|  
mm:\a-8j  
衍射分束器表面 >,32~C  
i (L;1 `  
*>S\i7RET  
\f@PEiARG7  
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。 Q@ /wn  
HPr5mWs:  
0'z$"(6D  
"E 8-76n  
[^~Fu9+"  
)Q 6R6xW  
衍射光束求解器-薄元素近似(TEA) 0gfa7+Y  
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e)7[weGN  
R}>Gk  
 一般光栅组件提供了薄元近似(TEA)和傅里叶模态方法(FMM)作为解决模型给定的光栅。 3H@TvV/;f  
 薄元近似通常产生更快的结果,当结构小于波长的5倍,可能有精度问题,。 C x$|7J=O  
 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。 8cR4@Hqx  
6D3fkvc Z  
f:Ju20D  
q9icj  
光栅级次和可编程光栅分析仪 Zp l?zI  
A&F@+X6@  
&xrm;pO  
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。 GfL}f9  
jyLpe2 S  
dl(cYP8L  
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 m cp}F|ws  
8Z FPs/HP  
]}~*uT}>  
设计与评估结果 xREqcH,vU  
相位功能设计 l|U=(aA]h  
结构设计 X:@nROL^7  
TEA评价 '1^\^)&q  
FMM评估 C03ehjT<  
高度标度(公差)
sqj8c)6  
'zi5ihiT  
通用设置 Aj SIM.  
.2[>SI  
K=+w,H# `C  
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。 o&fAnpia=  
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。
UH.M)br  
8O("o7~"  
L ?4c8!Q  
纯相位传输设计
+%$!sp?  
Qh%7RGh_  
< yE(p  
i2)rDek3]T  
结构设计 >umcpkp- h  
V ,*YM   
k]ptk^  
L8/o9N1  
Pm%ZzU  
更深的分析 ZTM zL%i  
•高度剖面的缩放对零阶有很大影响。 OZQhT)nS]  
•可以利用这一点来纠正零阶不期望的效率,从而改善均匀性。 dB^J}_wp  
•参数运行是执行此类调查的最佳工具。 N[){yaj  
9%> H}7=  
dxUq5`#G,  
u}qfwVX Z  
使用TEA进行性能评估 3yZtyXRPn  
Xe:B*  
S-Ryt>G  
Bx j6/a7Xd  
使用FMM进行性能评估 ?R;5ErZ  
CZxQz  
K>w}(td  
Ep.,2H  
进一步优化–设计#1的零阶阶次优化 Apa)qRJd  
qs\ & C  
D0~WK stl  
+2|X 7wA  
进一步优化–设计#2的零阶阶次优化  Pb+oV  
8y/YX  
Y%anR|  
*{)[:;  
进一步优化–设计#3的零阶阶次优化 Q^b_+M  
eP(%+[g  
`jvIcu5c  
7.hVbjy'-  
VirtualLab Fusion技术 lk2F]@_kJH  
MDGcK/$')f  
v}+axu/?  
`a3q)}*Y  
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