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STACK

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創建者:Ansys中國 創建時間:2022-04-01

STACK的視頻教程

使用Ansys Lumerical 和SPEOS設計顯示器的新流程
使用Ansys Lumerical 和SPEOS設計顯示器的新流程

會議簡介: 在這次的研討會,我們會介紹如何使用Lumerical STACK和Ansys SPEOS來設計有更好性能的顯示器。這個新流程的互操作性兼顧了器件仿真以及觀看情境擬真,填補顯示器領域中納米光學以及幾何光學的鴻溝。設計者能夠在考慮發光效果、可視角度,還有人眼知覺的前提下優化顯示器畫素的發光特性,達到更高效率、更佳光學表現、更好的色彩表現和影像質量。

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STACK圖1

STACK的實例教程

01 說明 此示例將使用 STACK 求解器來計算有機發光二極管(OLED)的提取效率和與角度相關的色偏。并在案例最后,將 Lumerical 優化后的結構光型輸出用于 Ansys SPEOS,讓設計人員可以在其中直接體驗納米級設計選擇如何影響人類感知。 02 綜述 首先在 STACK 求解器中搭建模型與參考文獻比較,對萃取效率與色偏討論。接著以一組優化的 RGB 像素發光特性為例,示范輸出給 SPEOS 的光源檔案。 步驟1:使用 STACK 重新創建測試微腔結果 在這一步中,我們模擬了來自文獻中結構: 器件1~3陽極使用 ITO,器件4~6則使用鋁,分別代表弱與強共振腔效應的器件,編號由小到大的器件分別對應電子傳輸層(ETL)厚度為[40,60,80]納米。 下圖為從 STACK 求解器與相關腳本 stackpurcell 函數得出的結果,是6個不同器件的輻射功率密度與波長、角度的關系。圖中可看出強微腔效應的器件, 峰值發射波長發生了顯著變化,且隨著角度的增加峰向更短的波長彎曲,即所謂的藍移,是強微腔中與角度相關的色偏主要原因。而弱微腔效應的器件峰值發射波長都為520納米,整個帶寬相對寬,如用于顯示器應用代表色彩純度差。而器件1~4,輻射功率密度在大角度下降很快,如在顯示器應用代表視角小。器件5與6雖然解決了視角問題,但波長明顯隨著角度變化,會引發明顯色偏。這些器件的差異證明了顏色純度和顏色失真之間的權衡。 下圖表示器件在極坐標下的歸一化場型,藍色曲線是 STACK 求解器的結果,與文獻的綠色曲線相當一致。也可從器件4-6中觀察到微腔效應如何影響視角范圍。
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然后,我們將通過腳本命令將反射率從STACK Solver(棕色箭頭)轉換為R2(藍色箭頭)。 偏振器和波片由各向異性材料制成,這意味著它們的折射率在不同方向上可能不同。通過旋轉相應的介電常數張量,在STACK Solver中充分考慮了極化/慢軸的旋轉。 步驟1:初步測試 本步驟的主要目的是確保仿真被正確設置,并驗證圓偏振器在正入射時的抗反射性能。通過腳本可以繪制圓偏振片在正入射時的反射光譜,選擇波片的厚度以使目標波長為0.55μm時的反射最小,圖3中可以得到證實。反射光譜中的小波紋可以歸因于多層膜的法布里-珀羅共振。 圖3 步驟2:角度掃描 在該步驟中,通過掃描入射角(θ和φ)來表征圓偏振器的反射特性,在幾何光學工具(如Ansys SPEOS)中根據視角進一步評估顯示器的性能時很有用。腳本將通過旋轉介電常數張量掃描入射角(phi),然后給出作為波長和角度(θ和phi)函數的反射率。 圖4 通過查看Visualizer工具可以查看R_ave的極坐標圖像,即Rs和Rp的平均值。我們可以發現,入射角θ越大反射越高,這意味著抗反射膜層在入射角越大時就會失效。 接下來,參考論文[1],我們研究了兩種不同的各向異性薄膜: 圖5 Nz是各向異性材料薄膜的關鍵參數之一,其定義為(nx-Nz)/(nx-ny)。掃描了Nz從1.5到0.5的結果,從上圖中,我們可以發現Nz=0.5可以在所有入射角下實現更好的抗反射性能,這與論文[1]一致。 參考文獻: 1.
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1、說明 在本示例中,我們將展示使用 Lumerical STACK 求解器來設計抗反射圓偏振器,以減少 OLED 顯示器的環境光反射。 2、綜述 OLED 顯示器的底部金屬電極可以用于增強光提取效率,然而它也會帶來環境光反射的不利影響,導致顯示器在室外使用時對比度降低。在本例中,演示了使用圓偏振器來最小化具有特定線偏振的光的反射[1]。圓偏振器的配置和工作原理如下所示: 圖 1 為了簡單起見,多層 OLED 結構由金屬反射器表示。入射到線性偏振器上的光在傳播通過半波片之后變成30°線偏振,然后在通過四分之一波片之后變成圓偏振。反射光最終將變得相對于線性偏振器的偏振正交偏振,因此被其阻擋。 反射光可以分解為兩部分,如圖1所示。R1表示空氣/偏振器界面處的反射,R2與圓偏振器相關。在本例中我們將關注如何最小化R2,關于R1的最小化,請參閱原文。 為了分解R1和R2,一種方法是添加折射率為1.5的人工層,如下圖所示。 圖 2 折射率1.5被選擇為接近線性偏振器的折射率,使得圓形偏振器在有或沒有人工層的情況下的總反射幾乎相同。然后,我們將通過腳本命令將反射率從 STACK Solver(棕色箭頭)轉換為R2(藍色箭頭)。 偏振器和波片由各向異性材料制成,這意味著它們的折射率在不同方向上可能不同。通過旋轉相應的介電常數張量,在 STACK Solver 中充分考慮了極化/慢軸的旋轉。 步驟1:初步測試 本步驟的主要目的是確保仿真被正確設置,并驗證圓偏振器在正入射時的抗反射性能。
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Stacking Stacking也被稱為疊加泛化,是David H. Wolpert在1992年提出的集成技術的一種形式,目的是通過使用不同的泛化器來減少錯誤。 疊加模型利用來自多個基礎模型的預測來構建元模型,用于生成最終的預測。堆疊模型由多層組成,其中每一層由幾個機器學習模型組成,這些模型的預測用于訓練下一層模型。 在疊加過程中,將數據分為訓練集和測試集兩部分。訓練集會被進一步劃分為k-fold。基礎模型在k-1部分進行訓練,在k??部分進行預測。這個過程被反復迭代,直到每一折都被預測出來。然后將基本模型擬合到整個數據集,并計算性能。這個過程也適用于其他基本模型。 來自訓練集的預測被用作構建第二層或元模型的特征。這個第二級模型用于預測測試集。 Blending Blending是從Stacking派生出來另一種形式的集成學習技術,兩者之間的唯一區別是它使用來自一個訓練集的保留(驗證)集來進行預測。簡單地說,預測只針對保留的數據集。保留的數據集和預測用于構建第二級模型。 總結 在閱讀完本文之后,您可能想知道是否有選擇一個更好的模型最好的方法或者如果需要的話,使用哪種集成技術呢? 在這個問題時,我們總是建議從一個簡單的個體模型開始,然后使用不同的建模技術(如集成學習)對其進行測試。在某些情況下,單個模型可能比集成模型表現得更好,甚至好很多。 需要說明并且需要注意的一點是:集成學習絕不應該是第一選擇,而應該是最后一個選擇。原因很簡單:訓練一個集成模型將花費很多時間,并且需要大量的處理能力。 回到我們的問題,集成模型旨在通過組合同一類別的幾個基本模型來提高模型的可預測性。每種集成技術都是最好的,有助于提高模型性能。 如果你正在尋找一種簡單且易于實現的集成方法,那么應該使用Voting。
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. *************************** * Expert tool diagnostics * *************************** Stack error *************************** * Expert tool diagnostics * *************************** The problem F.E.M. Task 1 has not converged. *************************** * Expert tool Suggestions * *************************** A serious internal error has occured (in DPGETB) Please, contact Polyflow s.a. and send us, if possible, the mesh and data files. We apologize for the inconvenience.
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STACK圖2

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此外,FDTD 是一種全數值方法,而 RCWA 是半解析方法,STACK 則是解析方法,因此 FDTD 的結果精度通常低于 RCWA 或 STACK。RCWA 和 STACK 仿真的設置也遠比 FDTD 仿真簡單,從而降低了仿真設置不當的可能性。 對于平面波光源入射到多層結構的仿真,若各層在橫向上是均勻的,則可以使用 STACK 求解器。
3.請修改第7行,根據STACK中計算的入射角選擇合適的源(例如,在使用本文提供的JSON文件時,對于垂直入射應使用0°)。如有必要,請調整第9行以選擇STACK中計算的采樣數據。 4.執行腳本。 該腳本會輸出反射偏振片在指定入射角下的反射率和透射率隨波長變化的曲線。
Ansys提供了一系列工具,可用于在進行物理制造之前對MicroLED性能進行仿真: Ansys Lumerical STACK求解器:對MicroLED中的不同材料層進行仿真,以顯示光是如何反射、折射和透射的。STACK求解器還可計算LED的發射功率和功率密度。 Ansy Lumerical FDTD求解器:對LED的遠場發射方向圖和提取效率進行仿真。
此工具存在于Stack文檔中。計算參數包括光中缺少準直性(以圓錐半角表示)和缺少單色性(以光譜帶寬表示)的影響。這些在Design文檔中不可用(除非在Stack中設置,稍后將介紹)。 Stack中的第一列是標題為Medium Type,這里有兩種選擇:Parallel以及Wedge。透射或反射的光將由某種接收器收集,這種接收器在計算中假定為均勻靈敏度。
從強化學習開始,繼而在 Synopsys.ai? 中提供的生成式人工智能功能,如今,公司正在構建一個開放的智能體人工智能(agentic AI stack)技術棧,以智能多代理架構為核心,可執行端到端的設計與驗證流程。
? VirtualLab中光柵結構在堆棧(stack) 中定義。 ? 可以在基底的前表面、后表面或者前后表面同時添加堆棧(stack)。 ? 例如,圖中在前表面添加了堆棧(stack)。
? VirtualLab中光柵結構在堆棧(stack) 中定義。 ? 可以在基底的前表面、后表面或者前后表面同時添加堆棧(stack)。
該插入面可以轉換為Stack,然后加載到Microstructure Component中。
步驟 5 - 使用Microstructure或DOE Component -> Channel Operator -> Stack 步驟 6 - 將導入的數據陣列加載到采樣界面 步驟 7 .
Graded-index thin-film stack for cladding and coupling[J]. Applied Optics, 2016, 55(24): 6752-6756.