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納米光學仿真軟件包JCMsuite技術
時間:2021-04-01 22:29來源:EVO真人光電作者: 技術部點擊:打印
JCMsuite技術

JCMsuite是基於計算機科學的高級數學方法和技術。它利用了有限元方法(FEM)的強大功能和靈活性來快速和準確地獲得結果,並使用最新的機器學習技術來優化複雜的光學器件。

CAD 和網格工具
形狀和幾何圖形:可以使用線性或彎曲單元創建各種CAD幾何圖形,如2D和3D圖元、擠壓體、圓角形狀和自由形狀。JCMsuite幾何和網格工具是專門為光子應用而設計的。
對稱性:通過定義周期或鏡像對稱網格,或者通過在圓柱和扭曲坐標係中工作,可以大大減少計算時間。
無限結構:支持多層結構、層狀外部域和波導結構。
自適應網格:自動網格細化,邊角和法線細化可實現高度精確的計算。
Hp-FEM解算器
有限元方法(FEM)提供了一種常規、嚴格、通用且非常快速的方法來解決科學和技術挑戰。
問題類別:JCMsuite解決了時間諧波麥克斯韋方程組的光散射問題、波導設計問題、光學共振問題以及線性彈性問題、熱傳導問題,以及這些類型的任何耦合問題類別。
自動數值設置:根據基於殘差的誤差估計,自動選擇各種數值設置,如有限元度、PML設置(完美匹配層)。
材料和光源:可以定義各種材料的性質,如複合和各向異性材料的介電常數和磁導率張量、色散性質、熱導率和剛度。例如,可以通過平麵波,周期性或孤立的偶極子,光束和波導模式來激發結構。
後處理:特別關注光學中所有必要後處理的支持和高效計算,如傅裏葉變換、遠場、能量通量、重疊積分、光學成像、共振擴展和Purcell因子。
分析和優化工具包
機器學習技術能夠有效地分析和優化光學器件的性能。
優化:貝葉斯優化是一種高效的優化方法,能夠在更短的計算時間內開發高性能器件。其他支持的優化方法包括下行單純形優化、粒子群優化、差分進化和L-BFGS-B方法。
不確定度量化:光學係統的參數往往存在不確定性和波動。該工具包包括幾個有效的方法來確定參數敏感性(Sobol係數)以及波動下的平均性能和方差。
參數重構:從實測數據重構材料屬性、形狀參數等係統參數是一項複雜的數值任務。JCMsuit包括了各種有效工具,可以對參數值及其測量不確定性進行時間高效和精確重構。
預測:經過一個學習階段,可以預測未知參數下光學器件的性能。

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