切换到宽版
  • 广告投放
  • 稿件投递
  • 繁體中文
    • 654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
    6613
    光币
    27214
    光券
    0
    只看楼主 倒序阅读 楼主  发表于: 2024-12-04
    摘要
    ft:/-$&H  
    直接设计非近轴衍射分束器仍然是一个挑战。由于衍射角相当大,元件的特征尺寸与工作波长在相同的数量级上。因此,设计过程超出了近轴建模方法。因此,在这个例子中,迭代傅里叶变换算法(IFTA)和薄元素近似(TEA)用于衍射元素的初始设计结构,和傅里叶模态方法(FMM)随后应用于严格的性能评估。 T*|?]k 8@*  
    |;9OvR> A  
    设计任务 2Xe2 %{  
    5wP(/?sRy  
    t~,!a?S7  
    使用近轴近似的衍射1:7×7分束器的初步设计,通过严格分析,进一步优化零阶均匀性和影响
    =xai 7iM  
    z4H!b+   
    光栅级次分析模块设置 h`&mW w  
    9FH=Jp  
    使用常规的分束器会话2编辑器,VirtualLabFusion提供了一个指导工具,允许用户一步一步地指定所有影响分束器设计的参数
    }5zH3MPQH  
    N[dhNK"  
    1. 通过应用设计带中的结构设计,所得到的传输函数可以转换为结构轮廓。 kf&id/|  
    2. 对于此转换,使用了薄元近似(TEA)。因此,所得到的结构与初始相位函数成正比。 /rKrnxw  
    3. VirtualLab Fusion提供计算出的形式已经预设在光路中。 tv\P$|LV`8  
    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。
    4'G<qJoc  
    衍射分束器表面 WoesE:NiR  
    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。 v\$XhOK  
    oA_AnD?G+  
    衍射光束求解器-薄元素近似(TEA) * RN*Bh|$  
    XW5r@:e  
     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。 l&;#`\s!V  
     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,。 RrKs!2sCT  
     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。
    AP/tBC eM  
    6i=m1Yk  
    光栅级次和可编程光栅分析仪 gLd3,$ Ei  
    X(g<rz1J]  
    R"=G?d)  
    设计与评估结果 ;h0?o*i_  
    相位功能设计 ,f} s!>j  
    结构设计 aHwrFkn  
    TEA评价 Il*wVNrZI  
    FMM评估 [8O`VSV3  
    wU?2aXY  
    通用设置 N ?0V0B  
    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。 8~}Ti*Urc  
    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。 %|l*=v  
    oNl_r:G  
    纯相位传输设计 Z</$~ T  
    =GFlaGD  
    o)Ob}j  
    结构设计 WElB,a-RCp  
    0m51nw~B  
    YI&^j2  
    更深的分析 t6s#19g  
    •高度剖面的缩放对零阶有很大影响。 txTDuS  
    •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。 %UgyGQeo  
    •参数运行是执行此类调查的最佳工具。 CW, Kw  
    M0"xDvQ  
    使用TEA进行性能评估  $p}7CP  
    #L BZ%%v  
    3mr9}P9;  
    使用FMM进行性能评估 hbxG  
    '.d el7s  
    O8 k$Uc  
    进一步优化–设计#1的零阶阶次优化 OG!^:OY  
    ,%>/8*  
    b_cD >A  
    进一步优化–设计#2的零阶阶次优化 NqlG=pu  
    ;`s/|v  
    @/B&R^aVZ  
    进一步优化–设计#3的零阶阶次优化
     
    分享到