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A generalized adjoint optimization method for metasurfaces enabled by phase-convergence
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AI
DOI：10.37188/co.2025-0161.png)
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摘要
En 中文
我们提出了一种由相位收敛机制驱动的广义伴随优化方法。该方法的核心是一种梯度到结构的映射模型，将复值伴随梯度转化为物理上可实现的结构更新，建立了结构扰动与相位响应之间的稳定迭代关系。该机制确保器件平面上的单调相位收敛，实现对任意相位分布的元器件级控制。在此框架中，伴随模拟采用单一电偶极激发，与所需超表面功能无关。功能多样性仅通过调整更新映射实现，无需重新定义伴随源或修改模拟模型。这建立了一个统一且计算高效的逆向设计框架，能够处理多种波前整形功能。为验证概念，对多种超表面器件进行了数值验证。具体而言，2D纳米柱金属镜和线性相位梯度超表面光栅分别实现了83.9%和72.4%（30度偏转）的效率。对于任意波前整形，双焦透镜聚焦效率为67.2%，全息超表面生成了能量效率为60.3%的空心三角形图案。结果表明，所提出的方法具有简化的源构建、高计算效率和强适应性，为成像、波前工程和紫外检测中的超表面工程设计提供了统一且可行的框架。
Keyword:
metasurfaces
adjoint optimization
phase convergence control
single electric dipole adjoint source
期刊
C
IF:
1.1
论文数:
85
被引数:
0
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