2、硅光子线波导:基础与应用

硅光子线波导:基础与应用

1 硅光子线波导的特性

1.1 有效折射率与单模条件

硅光子线波导的有效折射率与波长密切相关。对于不同厚度的硅波导,单模条件所需的芯尺寸不同。例如,200 - nm 厚的扁平芯中,TE 模和 TM 模的有效折射率差异较大,表现出较大的偏振依赖性;而 300 - nm² 的芯中,TE 和 TM 基模的折射率相同,可消除偏振依赖性。对于 400 × 200 - nm² 芯的波导,在波长低于 1420 nm 时,TE 模会违反单模条件,因此在 1310 - nm 电信波长波段,需使用更小的芯来满足单模条件。

1.2 几何误差与双折射的影响

硅光子线波导的有效折射率对芯的几何形状极为敏感,群折射率 (n_g) 也受芯几何形状的显著影响。对于大多数光子功能所设计的 TE 模,400 × 200 - nm² 芯的波导对芯宽度的敏感度 (dn_g/n_gdw) 约为 (2×10^{-4} nm^{-1}),300 - nm² 芯的波导敏感度更高。对于密集波分复用(DWDM)的波长滤波器,群折射率需控制在 (1 × 10^{-4}) 或更小,这对应着芯宽度精度需达到 0.5 nm 或更小,当前微制造技术难以实现。不过,存在一些最佳几何形状,如 385 × 200 - nm² 和 325 × 300 - nm² 的芯,对芯宽度误差具有较强的鲁棒性。此外,硅光子线波导的结构双折射非常大,偏振依赖性问题几乎无法解决,需要采用偏振分集技术来消除偏振依赖性。

1.3 传播损耗与弯曲辐射损耗

未掺杂硅在低于带隙(约 1.1 eV)的光子能量下,固有损耗很低,因此光子线波导的传播损耗主要由芯表面粗糙度引起的散射决

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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