光源掩模聯(lián)合優(yōu)化的案例
光刻技術(shù)第19期 | 非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化的數(shù)學模型
03/總目標函數(shù)
為抑制量化誤差、降低掩模圖形復雜度（提升制造可行性），我們在基礎(chǔ)目標函數(shù)中引入兩類罰函數(shù)：離散化罰函數(shù)、廣義小波罰函數(shù)。最終的總目標函數(shù)，是“下采樣后的基礎(chǔ)目標函數(shù)”與“這兩類罰函數(shù)的加權(quán)和”——通過調(diào)節(jié)罰函數(shù)的權(quán)重因子，可靈活平衡“圖形匹配精度”與“掩模制造復雜度”。
04/稀疏表示
為讓光源、掩模圖形更簡潔易制造，我們采用“稀疏表示”對其做參數(shù)變換：
?光源稀疏化：以單位矩陣為稀疏基，將光源轉(zhuǎn)換為對應的光源稀疏系數(shù)；
?掩模稀疏化：先對掩模圖形做參數(shù)變換，再以2D-DCT（二維離散余弦變換）為稀疏基，得到掩模稀疏系數(shù)。
05/非線性CS-SMO模型
基于壓縮感知（CS）理論，我們將光源-掩模協(xié)同優(yōu)化（SMO）模型轉(zhuǎn)化為“最小化總目標函數(shù)”的問題：
優(yōu)化過程中，通過L0范數(shù)（統(tǒng)計參數(shù)非零元素數(shù)量）約束“光源稀疏系數(shù)”與“掩模稀疏系數(shù)”的非零元素占比——這一約束能確保最終的光源、掩模圖形足夠稀疏簡潔，既滿足光刻精度要求，又適配實際制造流程。
這套框架通過“量化匹配度-平衡精度與工藝-簡化圖形-精準優(yōu)化”的分層邏輯，為先進光刻的圖形復刻提供了兼顧“精度、效率、可行性”的數(shù)學支撐。
06/先進技術(shù)與未來發(fā)展方向
當前，非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化（SMO）的數(shù)學模型已實現(xiàn)工程化突破，核心模塊的精準設(shè)計成為技術(shù)落地關(guān)鍵。
展開 光刻技術(shù)第20期 | 非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化技術(shù)及對比分析
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01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下先進節(jié)點演進，光刻成像系統(tǒng)中的光學衍射、掩模三維效應與光致抗蝕劑非線性響應相互疊加，使光源-掩模協(xié)同優(yōu)化（SMO）成為保障圖形保真度與芯片良率的核心技術(shù)。傳統(tǒng)線性壓縮感知（CS）驅(qū)動的SMO技術(shù)，因難以精準刻畫掩模與成像之間的強非線性映射關(guān)系，在復雜圖形優(yōu)化中常面臨精度不足、工藝窗口收縮等問題，已無法滿足極端制程對優(yōu)化性能的嚴苛要求。
非線性壓縮感知（NCS）理論的興起為突破這一瓶頸提供了關(guān)鍵路徑，其通過構(gòu)建非線性重構(gòu)模型，可更貼合光刻系統(tǒng)的物理本質(zhì)。然而，不同非線性CS-SMO技術(shù)的適配場景與性能表現(xiàn)尚未形成系統(tǒng)對比，仿真條件的差異也導致技術(shù)優(yōu)劣難以客觀評判。
基于此，本文以非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化的數(shù)學模型為核心，搭建標準化仿真環(huán)境，選取水平條塊圖形、豎直線條圖形及復雜電路圖形作為典型測試對象，從成像精度、計算效率、工藝窗口兼容性等維度，系統(tǒng)開展不同SMO技術(shù)的性能對比研究。通過量化分析各類技術(shù)的適配特性與核心優(yōu)勢，為先進計算光刻中SMO技術(shù)的選型與工程化應用提供科學依據(jù)與理論支撐。
展開 光刻技術(shù)第1期 | 計算光刻技術(shù)介紹
當前主流的基于模型的OPC通過構(gòu)建全流程仿真體系實現(xiàn)突破：一方面建立涵蓋光源、鏡頭、掩膜等要素的光學成像模型，另一方面融入光刻膠曝光、顯影全過程的物理化學模型，通過仿真模擬精準預測誤差并完成校正。現(xiàn)代基于模型的OPC工具已形成“建模-優(yōu)化-驗證”完整流程，其中光學模型常采用Hopkins的TCC模型以精準描述成像特性，光刻膠模型則可根據(jù)工藝需求選用閾值模型、可變閾值模型等經(jīng)驗模型。
光源掩模聯(lián)合優(yōu)化（SMO）作為另一項核心技術(shù)，聚焦于通過協(xié)同優(yōu)化光源與掩模圖形，降低工藝因子并突破單次曝光的分辨率極限。與傳統(tǒng)“先確定光源再優(yōu)化掩模”的順向思路不同，SMO采用逆向計算邏輯：以芯片需要成型的目標圖像為出發(fā)點，通過精確的成像模型反推計算，得出最佳的掩膜版圖形與光源配置方案。其技術(shù)核心是通過優(yōu)化光瞳填充參數(shù)（調(diào)控光源能量分布）和掩模版圖修正量，擴大光刻工藝窗口（即保障圖形質(zhì)量的工藝參數(shù)范圍），提升光刻過程的穩(wěn)定性與容錯性。隨著技術(shù)演進，全芯片級的SMO解決方案已逐步落地，有效解決了量產(chǎn)場景下OPC校正結(jié)果與SMO優(yōu)化結(jié)果的匹配問題，為技術(shù)規(guī)模化應用奠定基礎(chǔ)。
從技術(shù)發(fā)展脈絡來看，OPC技術(shù)已完成從“基于規(guī)則”到“基于模型”的迭代升級。早期基于規(guī)則的OPC技術(shù)，主要依賴工程師預設(shè)的固定規(guī)則表對特定圖形進行標準化修正，這種方式雖操作簡便，但面對復雜圖形時校正精度有限，難以適配特征尺寸不斷縮小的工藝需求。而當前主流的基于模型的OPC技術(shù)，通過構(gòu)建完整的光刻系統(tǒng)仿真體系實現(xiàn)了精度突破——其不僅建立了涵蓋光源、鏡頭、掩膜等核心要素的光學成像模型，還融入了光刻膠曝光、顯影全過程的物理化學模型，通過軟件仿真模擬光刻全流程，從而實現(xiàn)對圖形誤差的精準預測與校正。
展開 光刻技術(shù)第18期 | 非線性壓縮感知理論
01/簡介
隨著集成電路制程推進至90nm及以下節(jié)點，光學鄰近效應校正（OPC）、光源掩模聯(lián)合優(yōu)化（SMO）等計算光刻技術(shù)已成為保障光刻成像精度的核心支撐。其中，壓縮感知（CS）技術(shù)憑借稀疏性約束降維的核心優(yōu)勢，在光源優(yōu)化（SO）中實現(xiàn)了高效的參數(shù)尋優(yōu)，大幅降低了計算復雜度。
然而，當優(yōu)化對象轉(zhuǎn)向掩模時，線性CS理論的局限性愈發(fā)凸顯——掩模圖形的像素級調(diào)控與光刻成像之間存在顯著的非線性映射關(guān)系，這種非線性源于掩模三維衍射、光致抗蝕劑化學反應等多物理效應疊加，導致線性模型難以精準刻畫優(yōu)化目標與掩模參數(shù)的關(guān)聯(lián)，直接影響OPC的校正精度與SMO的協(xié)同優(yōu)化效能。
為破解這一瓶頸，非線性壓縮感知（NCS）理論應運而生，其通過非線性映射構(gòu)建信號與觀測的關(guān)聯(lián)，能夠適配掩模優(yōu)化場景中的復雜非線性特性。與線性CS相比，非線性CS理論的核心突破在于重構(gòu)模型對非線性關(guān)系的精準表征，而迭代公式則為非凸優(yōu)化問題提供了高效的求解路徑，二者共同構(gòu)成了掩模優(yōu)化場景下計算光刻技術(shù)的理論核心。
本文聚焦非線性壓縮感知理論的工程化應用需求，從掩模-成像的非線性機理出發(fā)，系統(tǒng)解析非線性CS重構(gòu)模型的構(gòu)建邏輯，深入推導關(guān)鍵迭代公式的演化過程，為OPC、SMO等技術(shù)的精度提升提供理論支撐。
02/仿真非線性CS重構(gòu)模型
在先進光刻的非線性優(yōu)化場景中，非線性CS重構(gòu)算法（IHTs、Newton-IHTs、L-BFGS）是破解復雜運算難題的核心工具——它們既能精準適配非線性光刻的優(yōu)化需求，更能通過梯度、Hessian矩陣的協(xié)同作用加速收斂，在保障優(yōu)化精度的同時，大幅提升計算效率。
展開 
光刻技術(shù)第16期 | 壓縮感知光源優(yōu)化的優(yōu)化技術(shù)
04/先進技術(shù)與未來發(fā)展方向
當前，壓縮感知光源優(yōu)化技術(shù)已在算法迭代與實施層面實現(xiàn)關(guān)鍵突破：
迭代步驟上，通過“初始稀疏解生成-自適應變量更新-多指標收斂判定”的閉環(huán)設(shè)計，解決了傳統(tǒng)迭代易陷入局部最優(yōu)的痛點，收斂速度提升50%以上；
實施細節(jié)上，自適應稀疏基選擇策略適配不同光刻圖形需求，改進型測量矩陣構(gòu)建方法降低了噪聲干擾，使光源優(yōu)化精度誤差控制在2%以內(nèi)，成功支撐3nm節(jié)點光刻制程的工程應用，較傳統(tǒng)技術(shù)節(jié)省40%計算資源。這些突破讓壓縮感知光源優(yōu)化從理論模型邁向穩(wěn)定高效的工程化落地，成為先進光刻光源調(diào)控的核心技術(shù)路徑。
未來，技術(shù)發(fā)展將圍繞迭代效率與場景適配性深化突破：
一是AI與迭代算法深度融合，通過深度學習預判最優(yōu)迭代初始值與步長，實現(xiàn)迭代過程的自適應調(diào)控；
二是多物理場迭代模型構(gòu)建，將EUV光刻的偏振、熱效應等融入迭代流程，優(yōu)化實施中的參數(shù)補償機制；
三是跨流程協(xié)同優(yōu)化，聯(lián)動掩模優(yōu)化、OPC等環(huán)節(jié)設(shè)計統(tǒng)一迭代框架，提升全鏈路光刻性能；
四是極端制程適配，針對1nm及以下節(jié)點研發(fā)量子輔助迭代算法與新型稀疏變換技術(shù)，突破現(xiàn)有精度與效率瓶頸，推動壓縮感知光源優(yōu)化向更精準、更高效的方向演進。
展開 光刻技術(shù)第17期 | 壓縮感知光源優(yōu)化的仿真對比分析
總結(jié)：CS-SO方法與 CG-S0方法對比，仿真結(jié)果證明了 CS-SO 方法在光源可制造性、成像性能、PW 和計算效率方面的優(yōu)越性。
04/先進技術(shù)與未來發(fā)展方向
未來，仿真技術(shù)將向“精準映射”與“全鏈路覆蓋”演進。
? AI賦能仿真建模，通過深度學習優(yōu)化光源-成像的非線性映射關(guān)系，實現(xiàn)仿真參數(shù)自適應調(diào)優(yōu)，降低極端制程建模誤差；
? 多物理場耦合升級，融入EUV光刻偏振、掩模、三維衍射及熱變形等因素，提升仿真與實際制程的契合度；
? 跨流程協(xié)同仿真，聯(lián)動掩模制造、刻蝕工藝構(gòu)建全鏈路模型，預判光源優(yōu)化對后續(xù)工序的影響；
? 極端場景突破，針對1nm及以下節(jié)點研發(fā)量子化光學仿真模型，突破現(xiàn)有精度瓶頸，為技術(shù)迭代提供前瞻性支撐。
展開 ANSA聯(lián)合OptiStruct進行拓撲優(yōu)化
今天開始和大家一起學習優(yōu)化，今天用的是OptiStruct軟件來做一個拓撲優(yōu)化的案例。
前處理軟件用的依然是我們熟悉的ANSA。
這里載荷和邊界條件我們已經(jīng)做好了。這個立方體兩端固定，中間我們施加力。
我們這次的優(yōu)化目標是減重，我們先用Deck_info這個命令看一下他目前的總重是多少。
我們單位是mm-ton-s,目前重量是4.239kg，我們的目標是在滿足他剛性的要求下，減重40%。
首先我們先要給一個優(yōu)化區(qū)域，我們用DTPL(Design Variables for Topology Optimization）命令。
這里我們先選擇我們的優(yōu)化區(qū)域，就我們這一整個實體，然后我們選擇三個點，做他兩個對稱面。
下面我們設(shè)置他的兩個設(shè)計靈敏度響應量，我們用DRESPi命令。
第一個響應我們選擇質(zhì)量分數(shù)。
第二個響應我們選擇結(jié)構(gòu)的順應性。
接下來我們定義優(yōu)化約束。使用DCONSTR命令。
這里我們設(shè)置減重的目標是超過原重量的40%。
我們再定義一些優(yōu)化參數(shù)，用DOPTPRM命令。
在打開的窗口中激活DESMAX并輸入要執(zhí)行的優(yōu)化循環(huán)數(shù)量的值40。
最后我們寫一下計算用的頭文件，然后提交計算。下面看一下結(jié)果動畫。
文章來源：FEAer
展開 CRUISE與Isight聯(lián)合仿真優(yōu)化
動力連參數(shù)優(yōu)化
動力鏈匹配期間，經(jīng)常會遇到主減速優(yōu)化，變速箱速比優(yōu)化，甚至換擋策略優(yōu)化這類尋找最優(yōu)值的問題。項目要求性能匹配工程師，根據(jù)已經(jīng)確定的動力性指標，找到一組經(jīng)濟性最優(yōu)的配置。
邏輯閾值的優(yōu)化
另外由于目前新能源汽車的能量管理策略大部分是基于邏輯門開發(fā)的。所以這樣的控制策略中就會有非常多的判斷閾值，如：并聯(lián)驅(qū)動模式與純電驅(qū)動切換的閾值、前后電機扭矩分配系數(shù)等。也是需要策略工程師在滿足動力性指標的前提下尋找最優(yōu)值。
Isight軟件介紹
Ds Isight為法國著名飛機制造公司達索旗下的一款多功能優(yōu)化工具軟件。
Isight軟件本身集成了多種常用的優(yōu)化算法（如：NLPQLP、遺傳算法等等），并對算法進行了封裝。封裝算法的好處是非常容易上手，用戶直接修改參數(shù)就可以對算法進行調(diào)整，十分方便。
CRUISE與Isight聯(lián)合仿真優(yōu)化
聯(lián)合仿真接口
Isight目前已經(jīng)集成了非常多軟件的運行接口，很遺憾暫時不支持CRUISE。但是Isight提供了一個Simcode的功能模塊，允許用戶通過自定義批處理文件作為聯(lián)合仿真的接口。
批處理文件包含的信息有CRUISE解算器的位置、需要調(diào)用的CRUISE工程位置。這樣就不需要啟動CRUISE軟件，也能對工程進行仿真計算。
Bat生成工具
如果bat文件每次都用人工創(chuàng)建，難免偶爾出現(xiàn)問題，所以【思想】開發(fā)一款可以自動生成bat的工具，免除手工創(chuàng)建的煩惱。
聯(lián)合仿真優(yōu)化流程
首先需要了解下CRUISE工程中，相關(guān)的文件存儲了哪些內(nèi)容：
dbf文件：用于保存模型中各個模塊的參數(shù)信息，如發(fā)動機數(shù)據(jù)、電機數(shù)據(jù)、檔位信息、換擋策略等。
展開 MeshWorks聯(lián)合Isight DOE優(yōu)化流程
這些眾多的參數(shù)化功能可以幫助工程師快速進行優(yōu)化分析，基于網(wǎng)格的技術(shù)而無需等待CAD數(shù)據(jù)更新，從而加快了設(shè)計周期。
本文介紹MeshWorks聯(lián)合Isight優(yōu)化軟件進行DOE優(yōu)化分析的詳細步驟，以副車架為例，應用MeshWorks軟件創(chuàng)建參數(shù)化模型，包括截面尺寸參數(shù)化和料厚參數(shù)化，然后聯(lián)合優(yōu)化軟件Isight，進行DOE優(yōu)化分析，約束條件為一階模態(tài)值，目標為重量最小。
優(yōu)化步驟：
第一步：在MeshWorks中創(chuàng)建截面尺寸參數(shù)及料厚參數(shù)
第二步：生成Isight的接口文件
第三步：在Isight中搭建優(yōu)化流程
第四步：運行DOE優(yōu)化流程
第五步：結(jié)果后處理，創(chuàng)建響應面近似模型
總結(jié)：
MeshWorks不但可以和Isight聯(lián)合，和其他優(yōu)化軟件如Hyperstudy，Optimus，Ls-OPT，ModeFrontier, HEEDS等都可以完美聯(lián)合，設(shè)置大同小異。MeshWorks在優(yōu)化分析中的角色是批量輸出參數(shù)化模型，用于求解器計算，并且針對不同學科可以統(tǒng)一用同一套參數(shù)，是多學科多目標優(yōu)化的利器。
若您想咨詢MeshWorks軟件購買事宜，請下方掃碼或聯(lián)系18665820511或Meng_L@depusa.com。
展開 Isight集成ADAMS/CAR進行多工況聯(lián)合參數(shù)優(yōu)化實例 ￥50
借此幾乎，將“Isight集成ADAMS/CAR進行多工況聯(lián)合參數(shù)DOE或opti”以實例的形式呈現(xiàn)。希望對有需要的朋友，有所幫助。
1、 選取DOE參數(shù)試驗的Objective
選取參數(shù)過程，需要跟工程實際結(jié)合。這里僅以最大轉(zhuǎn)向角、最大前束角作為Objective。
2、 選取DOE參數(shù)試驗的factor
以懸架系統(tǒng)模型中tieord outer硬點X、Y、Z坐標為例進行說明。
3、 模型準備
這里使用工具自帶的“mdi_front_vehicle.asy”模型。
以此將mdi-fornt-suspension，mdi-front-steering、mdi_front_vehicle.asy保存至adams的工作目錄（這里需要設(shè)置英文目錄），保存后檢查mdi_front_vehicle.asy所引用的模型路徑正確，如下圖所示。
展開 Ansys Speos | 聯(lián)合 optiSLang 背光板設(shè)計優(yōu)化方案
通過對系統(tǒng)進行參數(shù)化，創(chuàng)建各種輸入/輸出的元模型組合，最后優(yōu)化系統(tǒng)。最終目標是實現(xiàn)善均勻的光分布，同時保持高耦合效率，實現(xiàn)最高的光輸出。選用Ansys Speos 和 optiSLang 聯(lián)合工作。
前言
背光顯示器隨處可見，筆記本電腦顯示，智能手機顯示，液晶顯示器等，所有這些都利用了背光顯示屏。在任何情況下都要有一個均勻的光照，以實現(xiàn)明亮清晰的圖像。最常見的背光技術(shù)是LCD，LED被用于背光系統(tǒng)，結(jié)合亮度增強膜，擴散片和導光結(jié)構(gòu)。導光常見方法是創(chuàng)建一個紋理模式，沿著系統(tǒng)均勻地提取光線。Speos提供的3DTexture功能，允許用戶虛擬模式數(shù)以千計的微觀光學元素，而不用擔心內(nèi)存限制。為了優(yōu)化這種模式，在Speos中對Texture模型進行參數(shù)化，并利用optiSLang執(zhí)行參數(shù)敏感性分析，然后對系統(tǒng)進行魯棒優(yōu)化，以實現(xiàn)想要的結(jié)果。
操作流程概述
這個模擬需要2個產(chǎn)品:
Speos用于建模顯示堆層，背光的3DTexture網(wǎng)點分布；
optiSLang以研究參數(shù)敏感性和優(yōu)化設(shè)計性能。
第一步：Speos顯示結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建和分析
在一步中，在Speos中定義了顯示結(jié)構(gòu)的光學和機械組件。一些參數(shù)將在以后作為優(yōu)化的輸入(例如，3D texture 網(wǎng)點的密度)，但在這個初始結(jié)構(gòu)中，只給出初始設(shè)定值。然后進行光學模擬，將定量輸出轉(zhuǎn)換為優(yōu)化目標。這些值表明該設(shè)計在光輸出、均勻性、可制造性等方面。
1.Speos允許構(gòu)建基于物理光學屬性的場景結(jié)構(gòu)，在這一步中，遵循如下所示的標準模擬過程，以獲得最終用戶將在最終產(chǎn)品中獲得的視覺感知。注意:為了可視化目的，本圖像中的亮度傳感器被放置在離顯示器相對較遠的位置。
展開 
ISIGHT——ABAQUS聯(lián)合實現(xiàn)尺寸優(yōu)化 ￥5
模型工況如下：
在模型結(jié)果中提取最大MISES應力作為優(yōu)化變量
在優(yōu)化分析中，可很方便的對材料參數(shù)進行修改，而涉及尺寸優(yōu)化時，需要借助外部建模軟件或根據(jù)ABAQUS的py腳本實現(xiàn)參數(shù)化建模（簡單模型），本例幾何問題簡單，故選用第二種方法，設(shè)計變量為矩形截面四角點的坐標和拉伸長度。
ISIGHT模型由 simcode 組件和Optimization模塊組成，其中，simcode運行py程序，輸出最大MISES應力，Optimization模塊選擇優(yōu)化算法、設(shè)計變量范圍、指定變量約束和優(yōu)化目標，本例中的具體參數(shù)選擇如下：
由于模型僅做演示用，所以分析時僅考慮了H和point_x的變化，在設(shè)定的取值范圍內(nèi)得到幾組實驗的最大應力如下（隨意取的某一種搜索算法）：
PS：
在變量定義階段，要注意變量的類型（整型，實數(shù)等）;
將py腳本集合在 .bat中，模型調(diào)試時可用交互命令 abaqus cae script=***.py ，檢查數(shù)據(jù)的傳遞是否合理，無誤后采用 abaqus cae noGUI=***.py 直接運行查看優(yōu)化結(jié)果。
展開 Ansys Speos / Ansys Lumerical | 聯(lián)合 optiSLang 的顯示屏優(yōu)化設(shè)計
通過敏感性分析，以了解設(shè)計參數(shù)各結(jié)構(gòu)厚度參數(shù)和設(shè)計目標的設(shè)計行為，并使用結(jié)果支持我們的優(yōu)化算法，即進化算法，自動運行數(shù)千種靈敏度和優(yōu)化設(shè)計，因為這是一個多目標優(yōu)化，可以得到了一組最佳設(shè)計，稱為帕累托前展面，從帕累托前展面沿獲取設(shè)計，并將優(yōu)化后的Lumerical數(shù)據(jù)以RGB強度分布數(shù)據(jù)形式導入Speos。
3. Speos人眼視覺仿真，在照明環(huán)境下，顯示屏視覺感知質(zhì)量。
現(xiàn)在，我們需要了解數(shù)據(jù)將如何從Lumerical傳輸?shù)絊peos，在Lumerical的堆層設(shè)計中的到的是像素的納米結(jié)構(gòu)，即RGB像素的光角度分布和顏色信息，然后，由于optiSLang自動化功能，RGB像素輸出數(shù)據(jù)會自動復制，在經(jīng)過處理腳本將整個顯示屏RGB像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Speos格式，即光譜發(fā)光強度分布數(shù)據(jù)，將使用強度分布數(shù)據(jù)作為輸入光源來定義手機顯示屏。
在轉(zhuǎn)換后的RGB堆層數(shù)據(jù)，在Speos中以光強分布的形式定義，在Speos中需要做的就是使用紅色、綠色和藍色的強度分布來定義顯示的RGB白色源，屬于整個系統(tǒng)的降階模型，因為不再需要具體的堆層信息，因為RGB光強數(shù)據(jù)已經(jīng)包含正確顏色和正確光分布信息，再通過Speos的texture功能在顯示器上生成圖像，以獲得更好的人眼視覺體驗。
在Speos中設(shè)置RGB光源之后，將手機顯示屏放置在環(huán)境場景中，并用人眼視覺仿真從不同的角度觀察顯示屏的顯示效果。Speos可以通過調(diào)整RGB的比例校準顯示器，以便進行逼真的模擬，將平均亮度調(diào)整為當前市場上手機的亮度設(shè)置975cd/m2，調(diào)整RGB獲取與白色光源D65相同的色度坐標。現(xiàn)視覺仿真設(shè)計結(jié)果，選取Lumerical的初始設(shè)計和通過optiSLang優(yōu)化后帕累托延展面的優(yōu)化點。
展開 comsol聯(lián)合matlab電容器尺寸優(yōu)化 ￥50
1.最小二乘法
聯(lián)合方案 | Ansys二維光柵出瞳擴展系統(tǒng)優(yōu)化
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