11、用于片上光源的掺铒富硅氮化硅和硅酸铒材料研究

用于片上光源的掺铒富硅氮化硅和硅酸铒材料研究

1. 传统材料用于片上光源的困境

在开发紧凑高效的片上光源时,基于二氧化硅(SiO₂)的材料,如富硅二氧化硅(SRSO),面临着一些根本性的难题:
- 铒(Er)溶解度低 :光发射通过铒离子的原子内 4f 跃迁实现,可产生的光量严格受限于光学活性 Er³⁺离子的数量。然而,在不发生团聚的情况下,能掺杂到二氧化硅中的光学活性 Er 浓度被限制在约 10²⁰ cm⁻³。考虑到 Er³⁺的发射截面为 10⁻²¹ - 10⁻²⁰ cm²,这使得任何基于 SiO₂的材料所能获得的最大增益最多只有几 dB/cm。要从这类材料中获得净增益,需要大型器件和/或高度先进的加工技术来减少寄生损耗。
- 折射率对比度低 :对于集成器件的稳定运行,所有光子器件都需要外部包层。但 SRSO 的折射率与 SiO₂非常接近(Δn ≤ 0.1),要获得 3 dB 的增益,需要宽度大于 1 μm 的波导、弯曲半径大于 100 μm,以及面积大于 10⁸ μm²的器件。这些尺寸对于独立的电信设备来说不是问题,但对于电光集成来说则过大。

材料 铒溶解度(cm⁻³) 最大增益(dB/cm) 波导宽度(μm) 弯曲半径(μm) 面积(μm²)
SiO₂基材料 ~10²⁰
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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