【摘 要】
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电磁诱导透明（EIT）最初作为一种在原子系统中发现的具有高透射率的透明窄窗口的现象,在多种场景下均拥有广阔的应用前景。但是最初EIT效应的实现要求严苛,而基于超材料设计的类EIT效应凭借其良好的适用性,获得了极高的研究及实用价值。与此同时,石墨烯材料凭借良好的电导率,成为了类EIT效应的首选材料之一。随着人们对基于超材料的类EIT效应的要求越来越高,设计的难度也随之提升,传统仿真设计方式难以适应新
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电磁诱导透明（EIT）最初作为一种在原子系统中发现的具有高透射率的透明窄窗口的现象,在多种场景下均拥有广阔的应用前景。但是最初EIT效应的实现要求严苛,而基于超材料设计的类EIT效应凭借其良好的适用性,获得了极高的研究及实用价值。与此同时,石墨烯材料凭借良好的电导率,成为了类EIT效应的首选材料之一。随着人们对基于超材料的类EIT效应的要求越来越高,设计的难度也随之提升,传统仿真设计方式难以适应新的研究需求。而随着人工智能的发展,通过深度学习加快基于类EIT效应的超材料设计开始展现出优势。本文研究了石墨烯及EIT效应的基本原理与机制、深度学习原理及其在器件设计上的应用。针对器件小型化需求,设计了基于石墨烯的嵌套结构超材料;为了降低加工难度,设计了金属-石墨烯混合型超材料;为加快超材料的设计效率,降低难度,设计研究了两种不同结构的深度学习神经网络,用于石墨烯类EIT超材料的正反向预测。主要工作成果如下:首先提出了由石墨烯类六芒星形环与矩形环嵌套组成的结构,通过嵌套的方式,提高了面积利用率,有助于小型化。该结构通过明暗态耦合激发EIT,并且EIT窗口主动可调,提高传感的适用范围。该结构可以应用在太赫兹频段的折射率传感器中,其传感灵敏度约为2.828/,FOM为5.34。其次,提出了由石墨烯与金属混合的结构,相较于传统纯石墨烯结构,本结构在保持可调性的同时,具有无需对石墨烯进行图案化加工的优势。金属部分由字母U形环和矩形环组成,两者通过明亮耦合的方式产生EIT效应。下方集成了一层石墨烯层,通过调节其电压,来进行主动调控,从而用于太赫兹频段的调制。其最大调制深度为74.1%。最后,为了加快基于EIT效应的超材料的设计效率,降低设计难度,提出了两个神经网络结构。正向设计神经网络通过输入器件的透射曲线数值,预测其结构参数;反向设计神经网络通过输入器件的结构参数,预测其透射曲线。
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