当前位置: 首页 > news >正文

lumerical——Y分支功分器

注:本文没有 INTERCONNECT 模块

一、结构

由于波导结构用代码写比较麻烦,我就偷懒没写直接复制的官网结构

基底

mesh order设为5,防止其覆盖波导,优先级降低

透明度设为0.2,方便观察波导,一般基底的透明度都设为0.5及以下。

二、添加FDTD

  • 功能名称​​:force symmetric y mesh(强制Y方向网格对称)
  • ​作用​​:
    在Y方向(即图中Y分支的对称轴方向)生成 ​​完全对称的计算网格​​,确保左右分支的网格点一一对

添加ports

选择模式编号的时候,我是点进去计算模式,然后ctrl多选的前两个,都是TE0和TM0模式

三、添加S参数矩阵扫描

​界面元素​​专业功能​​专业解释​​通俗操作指南​
​Excite all ports​全端口激励开关同时激励所有端口(用于快速获取完整S矩阵),但计算量激增"群殴模式:让所有端口一起开火,但电脑可能会卡"
​Calculate group delay​群延迟计算开关勾选后输出信号相位随频率的变化率,用于分析器件延时特性"给光速测速仪:看不同颜色的光谁跑得快"
​Add/Delete按钮​映射条目增删手动添加/删除端口模式组合(如添加port1 mode3→port4 mode1)"自定义战斗配对:新增或删除攻击组合"
​Auto symmetry按钮​自动对称配对自动识别结构对称性并填充端口映射(如左分支port2镜像匹配右分支port3)"镜像克隆:把左边的配置自动复制到对称的右边"
​Load default table​载入默认配置恢复软件预设的端口模式映射(通常按端口顺序1→1, 2→2,...)"恢复出厂设置:清空所有自定义配对"

​界面元素​​专业名称​​专业解释​​通俗理解​
​Name输入框​扫描任务命名标识当前S参数扫描配置,用于脚本调用或结果区分"给这次扫描取个名字,比如‘Y分支_优化1’"
​SPAR Layout区域​数据导出格式设置选择输出为Lumerical原生格式或Touchstone标准格式"选择报告模板:用自家格式还是行业通用格式"
​Include group delay​群延迟计算选项是否在结果中包含光通过器件的延时数据(τg​=−dϕ/dω)"要不要记录光跑完全程花了多久?"
​S-matrix index表格​端口-模式映射表指定每个S矩阵元素对应的物理端口和模式(如S₁₂=port2→port1)"给每个战斗单位编号:1号弓箭手(port1 mode1)打2号盾牌手(port2 mode2)"
​Auto-define按钮​自动对称映射根据结构对称性自动填充端口模式对应关系(如镜像端口配对)"一键让软件自己匹配对称的端口"

四、运行脚本

S = getsweepresult("s-parameter sweep", "S parameters"); #从扫频结果中提取S矩阵
# 功率传输系数
S21_TE = pinch(abs(S.S31)^2);
S31_TE = pinch(abs(S.S51)^2);
S21_TM = pinch(abs(S.S42)^2);
S31_TM = pinch(abs(S.S62)^2);
lambda = S.lambda;# 插入损耗公式 IL=10log10(Pin / Pout)(单位:dB)
Pin = ones(100, 1); # 假设输入功率为1(归一化)
IL1_TE = 10*log10(Pin/S21_TE); # Port2的TE模插入损耗
IL2_TE = 10*log10(Pin/S31_TE); # Port3的TE模插入损耗
IL1_TM = 10*log10(Pin/S21_TM); # Port2的TM模插入损耗
IL2_TM = 10*log10(Pin/S31_TM); # Port3的TM模插入损耗# 绘制插入损耗曲线
plot(lambda*1e6, IL1_TE, "lambda (um)", "Insertion loss (dB)", "","linewidth = 5, pen = --");
holdon;
plot(lambda*1e6, IL2_TE, "lambda (um)", "Insertion loss (dB)", "","linewidth = 5, pen = -.");
plot(lambda*1e6, IL1_TM, "lambda (um)", "Insertion loss (dB)", "","linewidth = 5, pen = --, color = pink");
plot(lambda*1e6, IL2_TM, "lambda (um)", "Insertion loss (dB)", "","linewidth = 5, pen = -., color = black");
holdoff;
legend("IL port2 TE", "IL port3 TE", "IL port2 TM", "IL port3 TM");# 绘制功率传输曲线
plot(lambda*1e6, S21_TE, "lambda (um)", "Normalized power transmission", "","linewidth = 5, pen = --");
holdon;
plot(lambda*1e6, S31_TE, "lambda (um)", "Normalized power transmission", "","linewidth = 5, pen = -.");
plot(lambda*1e6, S21_TM, "lambda (um)", "Normalized power transmission", "","linewidth = 5, pen = --, color = pink");
plot(lambda*1e6, S31_TM, "lambda (um)", "Normalized power transmission", "","linewidth = 5, pen = -., color = black");
holdoff;
legend("S21 TE (abs^2)", "S31 TE (abs^2)", "S21 TM (abs^2)", "S31 TM (abs^2)");

下图绘制了Y 分支的分离插入损耗测量从输入端口(端口 1)到每个输出端口(端口 2 和端口 3)插入 Y 分支的信号功率损耗。 插入损耗通常以 dB 为单位。

分析:

​分析维度​​数据特征​​物理意义​
​最优工作波长​1.54 μm处损耗最低(3.18 dB)分支结构在该波长下实现最佳模式匹配
​偏振相关性​TE/TM损耗差≈0.5 dB存在轻微偏振依赖(可能源于非对称波导截面)
​带宽性能​3 dB带宽≈40 nm(1.52-1.56 μm)适用于CWDM粗波分复用系统(ITU标准通道间隔20 nm)
​分光均衡性​Port2/Port3损耗差<0.1 dB分支功率分配接近理想1:1分束
​损耗机制​最低损耗>3 dB主要源于:
• Y分支固有辐射损耗
• 模式转换损耗
• 材料吸收
​异常波动​1.58 μm处TM模损耗突增可能原因:
• 高阶模激发
• 材料吸收边效应

下图绘制了在 TE 和 TM 模式下从端口 1 到端口 2 和端口 3 的归一化功率传输(s 参数的abs^2)。

分析:

​分析维度​​数据特征​​物理意义​
​最优工作波长​1.55 μm处TE模达峰值0.48该波长下模式匹配最佳,接近理想1:1分束理论值(0.5)
​偏振相关性​TE模传输率比TM模高≈0.05波导存在双折射效应(ΔnTE-TM​≈0.01)
​带宽性能​TE模3 dB带宽≈60 nm覆盖C波段(1530-1565 nm),适合CWDM应用
​分光均衡性​S21_TE/S31_TE比值≈1.02输出端口功率分配均匀(偏离理想值<2%)
​TM模异常点​1.58 μm处S31_TM骤降至0.43可能因高阶模耦合或材料吸收边效应
​曲线平滑度​TE模波动<±0.01结构设计均匀,无明显模式竞争

http://www.dtcms.com/a/316682.html

相关文章:

  • Linux学习-数据结构(链表)
  • GISBox一键转换IFC到3DTiles
  • 【PCIE044】基于 JFM7VX690T 的全国产化 FPGA 开发套件
  • 分布式网关技术 + BGP EVPN,解锁真正的无缝漫游
  • 防火墙安全策略练习
  • PBX Feature Code(功能码)
  • 【DAB收音机】DAB系统架构介绍
  • mq_unlink系统调用及示例
  • 图像处理控件Aspose.Imaging教程:使用 C# 将 SVG 转换为 EMF
  • C++ 变量初始化方式总结 | 拷贝初始化 | 列表初始化 | 值初始化
  • 【PCB】3. 信号部分设计
  • 如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’问题
  • Nginx入门:高性能Web服务器详解
  • 商用密码应用安全性评估(密评)实施指南:法律依据与核心要点解析
  • 神坛上的transformer
  • 如何测量滚珠花键的旋转方向间隙?
  • PYQT的QMessageBox使用示例
  • unity之 贴图很暗怎么办
  • Redis作为MySQL缓存的完整指南:从原理到实战
  • 《算法导论》第 4 章 - 分治策略
  • Nature Neuroscience | 如何在大规模自动化MRI分析中规避伪影陷阱?
  • 虚拟电场:能源互联网的隐形交响乐团
  • 基于SD地图增强无图车道线和拓扑推理
  • 【25-cv-23395】宠物/婴儿玩具品牌BESTSKY商标维权!
  • 面向对象编程基础:类的实例化与对象内存模型详解
  • Java基础面试题(1)—Java优势(JVM,JRE,JIT,Java类,方法)
  • RHCA04--系统模块管理与资源限制
  • 91、【OS】【Nuttx】【启动】栈溢出保护:配置项添加
  • 第13届蓝桥杯Scratch_选拔赛_初级组_真题2022年1月22日
  • GPTs和AssistantAPl和Alagent的区别联系