Optimization and tolerance for an exit pupil expander with 2D grating as out-coupler
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».