Optimization of coupling and transmission through finite height SOI photonic crystal slab waveguides
Notice bibliographique
Résumé
Transmission and coupling mechanisms in photonic crystal waveguides have been extensively studied in the last few years to optimize photonic crystal designs. Previous numerical results, using 2D FDTD methods have shown that the technique of tapering the photonic crystal lattice can improve coupling efficiencies up to 80%, as compared to 30-40% efficiencies in butt-coupled waveguides. However, for the 3D structures such as photonic crystal slabs, 2D calculations do not take into consideration the losses in the vertical direction and hence 3D simulations are necessary to obtain more accurate results which can be better compared with experimental data. In this paper 2D and 3D FDTD calculation results obtained for a finite height hexagonal silicon photonic crystal slab waveguide (air as top and bottom cladding) with air holes embedded in a silicon dielectric matrix are presented. Various coupling design configurations were investigated using 3D FDTD and coupling efficiencies of 78% in the photonic crystal waveguide and 72% through the output conventional waveguide were obtained for a conventional waveguide of width 3μm coupled to a step tapered PC waveguide on the input and output ports. Furthermore some designs which show excellent efficiencies with 2D calculations are clearly shown to have significant losses in the vertical direction in 3D simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».