FDTD与Python联合仿真超表面，顶刊案例复现

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光子学与电磁学领域正经历着由“数值模拟”向“智能设计” 的范式跃迁。传统依赖于经

验与参数扫描的光学设计方法，在面对超表面等多自由度、高性能指标的复杂逆设计问题时，已

显得效率低下且难以触及全局最优解。将 FDTD 电磁仿真与 Python 智能优化算法融合，正成为突

破传统瓶颈、实现器件性能提升的核心驱动力，重塑着从基础研究到工程应用的光学设计全链条。

在国际前沿领域，超表面的研究已从“功能实现”进入“性能设计智能化” 的新阶段。拓

扑优化、遗传算法、深度学习等逆向设计方法，正在替代传统的手动试错，赋能科研人员探索远

超人类直觉的复杂电磁结构，催生出一系列具有突破性性能的超构透镜、全息、成像器件，并多

次发表于《Nature》、《Science》等顶级期刊。掌握 FDTD 与 Python 的联合仿真与自动化优化

能力，已成为在下一代光子器件国际竞争中保持领先优势的关键技能。

第 一 部分

1. 超表面概述与 FDTD 软件入门

1.1.超表面基础和应用及 FDTD 操作简介

1.1.1. 软件界面与基本操作

1.1.2. 仿真区域、边界条件与网格划分

1.1.3. 光源与监视器的设置

1.2.超表面相位调控基础理论与实践操作

1.2.1. 超表面相位调控原理（几何相位、传播相位等）

1.2.2. 相位调控与电磁响应的关系

1.2.3. 实例：单纳米结构单元的相位调控仿真

1.3.超表面子单元库构建

1.3.1. 单元结构参数扫描方法

1.3.2. 相位-振幅-偏振响应数据库建立

1.3.3. 子单元性能评估指标（透射率、相位误差等）

1.4.MATLAB 超表面相位分布设计

1.4.1. 超表面目标相位分布生成方法

1.4.2. 基于子单元库的相位映射算法

1.4.3. MATLAB 脚本实现自动化相位分布设计

1.5.超表面仿真设计与性能测试

1.5.1. 完整超表面结构建模

1.5.2. 远场/近场性能仿真分析

1.5.3. 性能评估指标（聚焦效率、成像质量等）

第二部分

2. 多功能超表面器件实战设计

实战一：偏振成像超构透镜设计

实战二：消色差超构透镜设计

实战三：全息超表面设计

实战四：超表面图像微分器件设计

第三部分

3. FDTD 超表面逆向设计入门

3.1.逆向设计方法一：拓扑优化与梯度下降算法简介

3.2.逆向设计方法二：智能优化算法简介（遗传算法为例）

3.3.逆向设计方法三：深度学习与神经网络简介

3.4.FDTD 与 Python 联合设计

3.5.Lumopt 优化工具箱介绍

3.6.FDTD 与 Python 环境配置

实战五：基于 Python 的超表面复杂结构子单元库构建

参数化建模与批量仿真、自动化数据采集与处理

实战六：基于 Python 的超表面全自动设计、仿真与性能测试

第四部分

4. FDTD 联合 Python 逆向设计案例演练

4.1.逆向设计 Lumopt 优化工具箱详解

4.1.1. Lumopt 优化流程与参数设置

4.1.2. 约束条件与多目标优化

案例一：基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解

颜色路由原理与设计目标

拓扑优化实现步骤与结果分析

案例二：利用等值线法导出逆向设计 GDS 文件

结构导出与工艺兼容性考虑

GDS 文件后处理与验证

第五部分

5. 超表面逆向设计全类型案例复现

5.1.基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计-- （根据发表在 NANO LETTERS 上的论文）

5.2.超表面消色差聚合器设计----(根据发表在 NANO LETTERS 上的论文)

5.3.超表面偏振转换器件设计----（根据发表在 Chinese optics letters 上的论文）

5.4.基于形状优化的梯度超表面设计--（根据发表在 Light&Science Application 上

的论文）

5.5.基于遗传算法的超表面设计--（根据发表在 Opto-Electronic Science 上的论文）

5.6.基于深度学习的超表面设计----(根据发表在 NANO LETTERS 上的论文)