硅基光子器件高效率逆向设计方法研究

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逆向设计是近年发展起来的一种基于不同算法实现高密度、高性能集成硅基器件的方法。对于片上光互连领域,逆向设计能有效降低集成硅基器件的尺寸,同时保持硅基器件高水平的性能,用于硅基器件的逆向设计算法一直在朝着高效的方向发展。最近,将多种算法融合以实现高效率的逆向设计成为了热门的研究方向,通过发挥出不同算法的优势可以最大程度提升逆向设计的效率。本论文中采用了两种新型的高效率逆向设计算法:第一种算法将伴随法与直接搜索算法融合,设计出了模式转换器;第二种算法将伴随法与深度神经网络的融合,设计出了的光束偏转器。本论文主要工作如下:(1)提出了数字化伴随法实现高效率的数字型亚波长结构光子器件逆向设计。数字化伴随法采用基于灵敏度分析的伴随法,克服常规直接搜索算法的效率瓶颈;同时基于等效介质理论将传统的二值化数字亚波长结构扩展到多值化结构,减小器件图案数字化导致的性能衰退,获得更优器件性能。采用数字化伴随法逆向设计了硅基模式转换器,电磁场仿真次数减少为常规方法的六分之一,并实现了同等良好的器件性能。(2)提出了伴随法和深度神经网络融合的高效率超表面光子器件逆向设计算法。基于高斯分布噪声源实时生成全局高度随机的器件图案,克服伴随法的局部优化特性;采用伴随法灵敏度分析,实时计算超表面器件介电常数图案的梯度分布,无需离线生成海量训练集,实时训练逆向设计神经网络,实现高效率、高性能的超表面光子器件逆向设计。采用该方法逆向设计了一维光束偏转器,设计性能相比常规方法,优化得到的器件在800-1150nm波长范围和40°-70°偏转角度的平均偏转效率提高了3%,而且制作神经网络训练集所需的电磁场仿真数量缩减为常规训练方式的十分之一。
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