具有基于生成对抗网络的频段定制传输特征的超表面的反向设计

科学领域:

• 光学和光子学 在光学和光子学.
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 用于定制频段传输的超表面设计具有挑战性.
• 深度学习 (DL) 对反向设计应用具有前景.
• 现有的超表面生成方法需要进一步的探索.

研究的目的:

• 提出一种DL辅助的方法,用于反向设计传导性元表面.
• 为了实现定制的频段传输特性.
• 为了证明该方法对宽带,双带和止带响应的有效性.

主要方法:

• 一个基于生成对抗网络 (GAN) 的图形生成器.
• 一个电磁响应预测器.
• 一个综合用于反向设计的遗传算法优化器.

主要成果:

• 成功设计了具有宽带,双带和止带响应 (812 GHz) 的三层级级联排传输元面.
• 实现了特定的双带配置:双宽,前宽/后窄,前窄/后宽.
• 使用各种设计输入和定量评估指标验证了准确性和可靠性.

结论:

• 拟议的DL辅助方法有效地实现了传导性元表面的反向设计.
• 该方法允许精确控制频段传输特征.
• 这项工作推进了用于定制电磁响应的超表面生成能力.