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基于全局拓扑优化深度学习模型的超构光栅分束器
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作者 邓人隽 史坦 +1 位作者 李向平 邓子岚 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期275-278,共4页
将深度学习模型应用于超构光栅分束器的逆向设计,可以在全局范围内获得具有良好均匀性和高衍射效率的结构。利用基于全局拓扑优化的深度学习模型,围绕超构光栅分束器的结构设计和衍射效率及均匀性等光学性能展开了一系列的研究。在波长... 将深度学习模型应用于超构光栅分束器的逆向设计,可以在全局范围内获得具有良好均匀性和高衍射效率的结构。利用基于全局拓扑优化的深度学习模型,围绕超构光栅分束器的结构设计和衍射效率及均匀性等光学性能展开了一系列的研究。在波长为900 nm的入射光下,基于全局拓扑优化深度学习模型设计出大角度高衍射效率超构光栅分束器,设计的分束角为120°与150°时衍射效率分别达到95%与85%。 展开更多
关键词 超构光栅 分束器 深度学习
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