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Enregistrement W4327556533 · doi:10.1117/12.2645565

Optimization and tolerance for an exit pupil expander with 2D grating as out-coupler

2023· article· en· W4327556533 sur OpenAlexaff
Han-Hsiang Cheng, Yuan Chen, Alexandra Christophe, Sabrina Niemeyer, Chih‐Hao Chen, Jens Niegemann, Milad Mahpeykar, Yi-Hua Hsiao, Yihao Chen, Dylan McGuire, Adam Reid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensAnsys (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratingMaterials scienceOpticsPupilComputer scienceOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this report, a simulation method with an example of optimization and tolerance analysis for an exit pupil expander (EPE) system using 2D grating as out-coupler has been proposed and demonstrated. In this design process, the first step is to establish a simulation workflow to dynamically link a raytracing engine and a rigorous coupled wave analysis (RCWA) solver. The RCWA solver, provided by Ansys Lumerical, can accurately calculate optical response of grating in the EPE system by solving Maxwell’s equations. The raytracing engine, provided by Ansys Zemax OpticStudio, is used to evaluate the whole system’s performance, such as efficiency and uniformity. In this step, the strategy of caching and interpolating the data when linking the RCWA solver and the ray-tracing engine is the key to make the simulation process streamlined and efficient. The second step is to prepare the system for optimization and tolerance analysis. A parametric model of the grating is first constructed. The parameters of this grating model are further considered as a function of position on the waveguide, which means the grating shape varies at different positions. The coefficients of this function are then used as variables during optimization and tolerance analysis by Ansys optiSLang. In this step, the spatial uniformity and the efficiency on the eye box are optimized, and the effect of the imperfect grating geometry and material are investigated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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