clc;
clear;
% ========== 初始化COMSOL模型 ==========
try
model = mphopen('double-layer2.mph');
model.param.set('lambda', '1.064[um]', '工作波长');
catch ME
error('无法打开COMSOL模型文件: %s', ME.message);
end
% ========== 光纤参数定义 ==========
dco_value = 80; % μm (纤芯直径)
core_radius = dco_value / 2 * 1e-6; % 转换为米
n_high = 1.4738; % 反谐振单元折射率(As2S3)
n_low = 1.4496; % 背景材料折射率(SiO2)
n_air = 1.0; % 环境折射率
% ========== PSO参数设置 ==========
lb = [0.6, 0.3]; % [dcl2/dco, dcl1/dcl2]下限
ub = [0.8, 0.4]; % 上限
nPop = 20;
maxIter = 15;
w = 0.7;
c1 = 1.5;
c2 = 1.5;
% ========== 初始化优化算法 ==========
particles = lb + rand(nPop, 2) .* (ub - lb);
velocities = 0.1 * rand(nPop, 2);
particles(1, :) = [0.61, 0.35]; % 种子粒子
% ========== 结果存储初始化 ==========
nx = 50; ny = 50;
[dcl2_grid, dcl1_ratio_grid] = meshgrid(linspace(lb(1), ub(1), nx), linspace(lb(2), ub(2), ny));
fund_loss_grid = nan(nx, ny);
ho_loss_grid = nan(nx, ny);
mfa_grid = nan(nx, ny);
homsr_grid = nan(nx, ny);
convergence_MFA = zeros(maxIter, 1);
% ========== 最优解初始化 ==========
pBest = particles;
pBestScore = inf(nPop, 1);
gBest = particles(1, :);
gBestScore = inf;
best_MFA = 0;
best_neff = 0;
best_loss = 0;
best_ho_loss = NaN;
best_ho_neff = NaN;
best_HOMSR = Inf;
% ========== 主优化循环 ==========
for iter = 1:maxIter
for i = 1:nPop
% 更新结构参数
dcl2_ratio = particles(i, 1);
dcl1_ratio = particles(i, 2);
model.param.set('dco', sprintf('%.2f', dco_value));
model.param.set('k1', sprintf('%.4f', dcl2_ratio)); % dcl2/dco
model.param.set('k2', sprintf('%.4f', dcl1_ratio)); % dcl1/dcl2
try
% ===== 生成计算坐标 =====
x = linspace(-2*core_radius, 2*core_radius, 150);
y = linspace(-2*core_radius, 2*core_radius, 150);
[X, Y] = meshgrid(x, y);
coord = [X(:)'; Y(:)']; % 2xN坐标矩阵
% ===== 选择纤芯区域节点 =====
r = sqrt(coord(1,:).^2 + coord(2,:).^2);
core_nodes = find(r <= core_radius); % 精确纤芯区域
% ===== 模式求解 =====
% 动态获取特征值求解器
solver_tags = model.sol.tags;
eigen_solver = [];
for s = 1:length(solver_tags)
solver_tag = solver_tags{s};
feature_tags = model.sol(solver_tag).feature.tags;
for f = 1:length(feature_tags)
feat = model.sol(solver_tag).feature(feature_tags{f});
if contains(feat.name(), 'Eigenvalue') || contains(feat.name(), '特征值')
eigen_solver = solver_tag;
break;
end
end
if ~isempty(eigen_solver)
break;
end
end
if isempty(eigen_solver)
error('未找到特征值求解器');
end
% 第一次求解：基模附近
model.sol(eigen_solver).feature.remove('e1'); % 清除旧特征
e1 = model.sol(eigen_solver).feature.create('e1', 'Eigenvalue');
e1.set('shift', '1.44957');
model.sol(eigen_solver).runAll;
% 获取模式数据
dataset_name = 'dset1';
neff_1 = mphinterp(model, 'emw.neff', 'coord', [0;0], 'dataset', dataset_name, 'solnum', 'all');
loss_1 = mphinterp(model, 'emw.dampzdB', 'coord', [0;0], 'dataset', dataset_name, 'solnum', 'all');
mfa_1 = mphinterp(model, 'MFA', 'coord', [0;0], 'dataset', dataset_name, 'solnum', 'all') * 1e12;
% 获取电场分布 - 修正的关键部分
n_modes = length(neff_1);
E_field_1 = cell(1, n_modes);
for k = 1:n_modes
% 使用正确的mphinterp调用方式
Ex = mphinterp(model, 'emw.Ex', 'coord', coord, 'dataset', dataset_name, 'solnum', k);
Ey = mphinterp(model, 'emw.Ey', 'coord', coord, 'dataset', dataset_name, 'solnum', k);
E_field_1{k} = [Ex(:), Ey(:)]; % Nx2格式
end
% 第二次求解：高阶模附近
model.sol(eigen_solver).feature.remove('e1');
e1 = model.sol(eigen_solver).feature.create('e1', 'Eigenvalue');
e1.set('shift', '1.44953');
model.sol(eigen_solver).runAll;
% 获取模式数据
neff_2 = mphinterp(model, 'emw.neff', 'coord', [0;0], 'dataset', dataset_name, 'solnum', 'all');
loss_2 = mphinterp(model, 'emw.dampzdB', 'coord', [0;0], 'dataset', dataset_name, 'solnum', 'all');
mfa_2 = mphinterp(model, 'MFA', 'coord', [0;0], 'dataset', dataset_name, 'solnum', 'all') * 1e12;
% 获取电场分布
n_modes_2 = length(neff_2);
E_field_2 = cell(1, n_modes_2);
for k = 1:n_modes_2
Ex = mphinterp(model, 'emw.Ex', 'coord', coord, 'dataset', dataset_name, 'solnum', k);
Ey = mphinterp(model, 'emw.Ey', 'coord', coord, 'dataset', dataset_name, 'solnum', k);
E_field_2{k} = [Ex(:), Ey(:)]; % Nx2格式
end
% 合并结果
neff_all = [neff_1; neff_2];
loss_all = [loss_1; loss_2];
mfa_all = [mfa_1; mfa_2];
E_field_all = [E_field_1, E_field_2];
% ===== 模式分类 =====
[core_modes] = classify_core_modes(neff_all, loss_all, E_field_all, core_nodes, n_high, n_low, n_air);
if isempty(core_modes)
error('未检测到纤芯导模');
end
% ===== 基模识别 =====
[~, idx] = min(loss_all(core_modes));
fundamental_idx = core_modes(idx);
% ===== 高阶模分析 =====
ho_modes = setdiff(core_modes, fundamental_idx);
if ~isempty(ho_modes)
[min_ho_loss, min_idx] = min(loss_all(ho_modes));
ho_neff = real(neff_all(ho_modes(min_idx)));
HOMSR = min_ho_loss / loss_all(fundamental_idx);
else
min_ho_loss = NaN;
ho_neff = NaN;
HOMSR = Inf;
end
% ===== 适应度计算 =====
if (loss_all(fundamental_idx) < 0.1) && (HOMSR > 100)
fitness = -mfa_all(fundamental_idx); % 最大化MFA
else
fitness = inf;
end
% 存储绘图数据
[~, xi] = min(abs(dcl2_grid(1,:) - dcl2_ratio));
[~, yi] = min(abs(dcl1_ratio_grid(:,1) - dcl1_ratio));
fund_loss_grid(xi, yi) = loss_all(fundamental_idx);
ho_loss_grid(xi, yi) = min_ho_loss;
mfa_grid(xi, yi) = mfa_all(fundamental_idx);
homsr_grid(xi, yi) = HOMSR;
catch ME
warning('粒子 %d 失败: %s', i, ME.message);
fitness = inf;
continue;
end
% 更新个体最优
if fitness < pBestScore(i)
pBest(i, :) = particles(i, :);
pBestScore(i) = fitness;
end
% 更新全局最优
if fitness < gBestScore
gBest = particles(i, :);
gBestScore = fitness;
best_MFA = mfa_all(fundamental_idx);
best_neff = real(neff_all(fundamental_idx));
best_loss = loss_all(fundamental_idx);
best_ho_loss = min_ho_loss;
best_ho_neff = ho_neff;
best_HOMSR = HOMSR;
end
end
% 记录收敛历史
convergence_MFA(iter) = best_MFA;
% 输出迭代信息
fprintf('迭代 %d: MFA=%.4f μm², 损耗=%.4f dB/m, HOMSR=%.2f\n', ...
iter, best_MFA, best_loss, best_HOMSR);
% 更新粒子位置
r1 = rand(); r2 = rand();
velocities = w*velocities + c1*r1*(pBest - particles) + c2*r2*(gBest - particles);
particles = max(min(particles + velocities, ub), lb);
end
% ========== 结果可视化 ==========
% 1. 结构可视化
try
figure;
mphplot(model, 'pg2', 'surface', 'on');
title('反谐振光纤结构');
catch
warning('结构可视化失败');
end
% 2. 模式场分布
try
figure;
mphplot(model, 'pg1', 'dataset', 'dset1', 'solnum', fundamental_idx, 'data', 'emw.normE');
title(sprintf('基模场分布 (neff=%.4f)', best_neff));
catch
warning('模式场分布可视化失败');
end
% 3. 优化结果等高线图
figure('Position', [100, 100, 1200, 800]);
% 基模损耗
subplot(2,2,1);
if any(~isnan(fund_loss_grid(:)))
contourf(dcl2_grid, dcl1_ratio_grid, fund_loss_grid', 20, 'LineColor', 'none');
colorbar; title('基模损耗 (dB/m)'); xlabel('dcl2/dco'); ylabel('dcl1/dcl2');
else
title('基模损耗 (无有效数据)');
end
% 高阶模最小损耗
subplot(2,2,2);
if any(~isnan(ho_loss_grid(:)))
contourf(dcl2_grid, dcl1_ratio_grid, ho_loss_grid', 20, 'LineColor', 'none');
colorbar; title('高阶模最小损耗 (dB/m)'); xlabel('dcl2/dco'); ylabel('dcl1/dcl2');
else
title('高阶模最小损耗 (无有效数据)');
end
% 模场面积
subplot(2,2,3);
if any(~isnan(mfa_grid(:)))
contourf(dcl2_grid, dcl1_ratio_grid, mfa_grid', 20, 'LineColor', 'none');
colorbar; title('模场面积 (μm²)'); xlabel('dcl2/dco'); ylabel('dcl1/dcl2');
else
title('模场面积 (无有效数据)');
end
% 高阶模抑制比
subplot(2,2,4);
if any(~isnan(homsr_grid(:)))
contourf(dcl2_grid, dcl1_ratio_grid, homsr_grid', 20, 'LineColor', 'none');
colorbar; title('高阶模抑制比'); xlabel('dcl2/dco'); ylabel('dcl1/dcl2');
else
title('高阶模抑制比 (无有效数据)');
end
% 4. 收敛曲线
if any(convergence_MFA > 0)
figure;
plot(1:maxIter, convergence_MFA, 'r-s', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('迭代次数'); ylabel('模场面积 (μm²)');
title('MFA收敛曲线'); grid on;
else
warning('没有有效的收敛数据');
end
% ========== 函数定义 ==========
function [core_modes] = classify_core_modes(neff, loss, E_field_cell, core_nodes, n_high, n_low, n_air)
n_modes = length(neff);
core_modes = [];
energy_ratios = zeros(1, n_modes);
% 计算每个模式的纤芯能量占比
for k = 1:n_modes
E = E_field_cell{k};
E_total = abs(E(:,1)).^2 + abs(E(:,2)).^2;
energy_ratios(k) = sum(E_total(core_nodes)) / sum(E_total);
% 调试输出
fprintf('模式%d: neff=%.4f, 损耗=%.2f dB/m, 纤芯能量占比=%.1f%%\n', ...
k, real(neff(k)), loss(k), energy_ratios(k)*100);
end
% === 严格模式分类标准 ===
core_mask = (energy_ratios > 0.4) & ... % 能量集中
(real(neff) > n_air + 0.1) & ... % neff合理范围
(real(neff) < n_high + 0.1) & ...
(loss < 10); % 低损耗
core_modes = find(core_mask);
% 如果严格标准未找到模式，尝试放宽标准
if isempty(core_modes)
warning('严格标准未找到纤芯模式，尝试放宽条件...');
core_mask = (energy_ratios > 0.3) & ... % 降低能量阈值
(real(neff) > n_air + 0.05) & ... % 放宽neff范围
(real(neff) < n_high + 0.15) & ...
(loss < 20); % 放宽损耗限制
core_modes = find(core_mask);
end
% 最终检查
if ~isempty(core_modes)
fprintf('找到%d个纤芯模式，neff范围: %.4f~%.4f\n', ...
length(core_modes), min(real(neff(core_modes))), max(real(neff(core_modes))));
end
end
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迭代 1: MFA=0.0000 μm², 损耗=0.0000 dB/m, HOMSR=Inf
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迭代 2: MFA=0.0000 μm², 损耗=0.0000 dB/m, HOMSR=Inf
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迭代 3: MFA=0.0000 μm², 损耗=0.0000 dB/m, HOMSR=Inf
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迭代 4: MFA=0.0000 μm², 损耗=0.0000 dB/m, HOMSR=Inf
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迭代 5: MFA=0.0000 μm², 损耗=0.0000 dB/m, HOMSR=Inf
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警告: 结构可视化失败
> 位置：demo1 (第 229 行)
警告: 模式场分布可视化失败
> 位置：demo1 (第 238 行)
警告: 没有有效的收敛数据
> 位置：demo1 (第 287 行)
到底哪有问题呀，怎么修改呀？给出修改后的完整代码
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本文详细介绍了嵌入式系统中的五种节能运行模式：默认模式EM0、休眠模式EM1、深度休眠模式EM2、停止模式EM3及关断模式EM4，并解释了各模式下系统的运行状态及功耗特点。
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