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Multiobjective Constrained Optimization for Graphene-Based Plasmonic Sensor Design
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PRE
AI
DOI：10.1109/TIM.2025.3637999.png)
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摘要
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本文提出了一种基于多层结构的表面等离激元共振（SPR）传感器设计的多目标优化方法，该方法整合了由BK7玻璃制成的耦合棱镜、薄金属膜和石墨烯层，设计用于在波长探测模式（WIM）下工作。通过使用带整数约束的遗传算法（GA），对传感器几何结构进行了优化，以最大化灵敏度和最小化共振波长处的反射率。引入了一个非线性约束，将反射率最小值限制在0.3以下，以确保物理可行性和高效的等离激元耦合。此外，通过模拟金属厚度、石墨烯层厚度和分析物折射指数的扰动，进行了鲁棒性分析，揭示了制造公差对传感器响应的影响。方差分析（ANOVA）和灵敏度分组分析表明，石墨烯层数（NGLs）是影响传感器性能的主导因素。结果表明，基于GA的所提优化方法能够获得适用于精密折射率测量的鲁棒、高性能SPR传感器。
Keyword:
Graphene
multiobjective optimization
optical biosensors
prism-shaped glass biochip (PGBIO)
surface plasmon resonance (SPR)
wavelength interrogation mode (WIM)
期刊
IF:
5.9
论文数:
2.0W
被引数:
5.8W
机构
引用论文
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