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使用自定义的评价函数优化高NA分束器
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infotek
2025-03-06 08:47
使用自定义的评价函数优化高NA分束器
摘要
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由于相位和结构之间的直接关系,衍射分束镜通常采用一定的傍轴近似来设计,这些算法也提供了这种近似,反之亦然。在非傍轴或甚至高NA分束器的情况下,这些近似将引入一些不准确性,因此,如果不进行额外严格的后优化,至少建议进行严格的分析。在这个用例中,使用奇数衍射级对典型的二元1:6分束器执行这样严格的评估。为此,对初始系统的结构进行了参数化,并通过可编程光栅分析器定义了一组自定义的评价函数。对于参数优化和后续的公差分析,使用严格的傅里叶模态法 (FMM)。
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建模任务
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衍射分束面初始设计(*)
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1. 采用VirtualLab Fusion的迭代傅里叶变换算法(IFTA)设计工具计算了分束器的初始相位函数。
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2. 对于高度轮廓的转换,采用了基于薄元件近似(TEA)的结构设计。
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(*)不是这个用例的一部分 (**)这些会话编辑器在衍射光学工具箱银版中可用。
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TEA和等距抽样结构的局限性
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TEA非常适合于最小特征尺寸不小于约5倍波长的情况。如果不是这样,振幅/相位分布与设计高度轮廓相互作用后可能会显示出与期望值的相关偏差。
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因此,需要进行严格的评估。
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对于参数优化,需要对结构数据进行不同的定义。
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后优化的数据准备(参数化)
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衍射分束器表面进一步优化
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哪个衍射级次有哪些评价函数?
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利用可编程光栅分析器
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分束器初始设计的严格分析
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设置优化参数
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两个优化过程对比
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在这个用例中,我们演示了两种具有不同配置目标和约束的优化:
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在优化#1中,优先考虑均匀性误差。
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在优化#2中,0级也要最小化。
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关于评价函数约束,用户可以指定
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单独的目标值、范围、下限或上限是什么
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以及通过权重,它们的贡献应该是什么。
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在优化过程中,采用了内建的下降单纯形算法
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评价函数约束的配置
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优化#1(优先级=均匀性误差)
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优化#2(优先级=均匀性误差&低0级)
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严格结果对比(初始—优化#1—优化#2)
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