逆设计解决方案

随着集成光学器件在复杂度、尺寸及性能指标上的要求不断提高，传统的“基于人工经验 $\rightarrow$ 物理建模 $\rightarrow$ 参数微调”的设计模式已难以满足对超高性能、超高集成度器件的探索需求。

SimWorks 推出的 Inverse Design Solutions 致力于打破传统设计的瓶颈。通过将先进的数学优化算法与高性能电磁求解器深度融合，我们实现了从“设计结构以满足性能”向“根据目标自动生成结构”的范式转变。本解决方案采用全自动化的 Python 脚本驱动模式，利用强大的梯度优化技术，能够在超大规模参数空间中自动寻找最优解，为用户提供从目标定义、参数化到自动化迭代的全流程智能化设计路径。

核心理论：梯度优化与伴随法

在逆设计中，面对成千上万个设计变量，传统的有限差分梯度计算（即对每个变量进行扰动并重复仿真）会产生巨大的计算开销。SimWorks 采用先进的伴随法（Adjoint Method），实现了计算效率的跨越式提升。

伴随法梯度计算 (Adjoint-based Gradient Calculation)

伴随法通过将原始微分方程转化为对偶空间中的形式，使得梯度计算的成本不再随设计变量的数量 $n$ 而线性增加。无论设计变量有多少，仅需进行两次仿真（一次正向仿真，一次伴随仿真）即可获取全量梯度的信息。

在 FDTD 算法框架下，若目标函数 $F$ 对设计参数 $p$ 的梯度表示为 $\nabla F = (\frac{\partial F}{\partial p_1}, \dots, \frac{\partial F}{\partial p_n})$ ，其计算逻辑如下：

正向仿真：在特定源 $\mathbf{b}$ 的作用下，求解得到仿真区域内的电磁场分量 $\mathbf{x}$ 。
伴随仿真：引入伴随源（由目标场 $\frac{\partial F}{\partial \mathbf{x}}$ 定义），求解得到伴随场 $\mathbf{V}$ 。

通过这两次仿真，梯度可直接通过下式高效获得：

$\frac{\partial F}{\partial p} = \mathbf{V} \left( \frac{\partial \mathbf{b}}{\partial p} - \frac{\partial A}{\partial p}\mathbf{x} \right)$

graph TD
    TITLE1[传统设计]
    A[定义设计变量组] --> B[开始参数扰动循环]
    B --> C[更新第 i 个设计参数]
    C --> D[求解器内核计算]
    D --> E[获取场分布/目标函数值]
    E --> F[计算第 i 个设计参数梯度]
    F -- "下一个参数" --> B
    F -- "全部梯度计算完成" --> G{是否达到设计标准?}
    G -- "否 (更新所有设计参数)" --> A
    G -- "是" --> H[导出优化结果]

graph TD
    TITLE2[伴随法逆设计]
    A[定义设计变量/目标函数] --> C[正向仿真]
    C --> D[伴随仿真]
    D --> E[获取全部变量梯度]
    E --> F[计算目标函数值]
    F --> G{是否达到收敛标准?}
    G -- "否 (更新设计参数)" --> C
    G -- "是" --> H[导出优化结果]

自动化设计工作流

SimWorks 的逆设计采用全脚本化自动工作流。用户无需通过 GUI 界面进行繁琐的点选以及设置，而是通过编写 Python 脚本直接调用 SimWorks 仿真求解器。这种模式能够轻松集成到高算力计算集群中，从而实现几百乃至数千次设计迭代的自动运行。

1. 自动化设计流程图


graph LR
    A[python脚本实现仿真交互] --> B[定义设计变量和目标]

    B --> D[调用求解器]
    D --> E[伴随法计算梯度]

    E --> G{是否达到收敛标准?}

    G -- "否" --> F[更新设计参数]
    F --> D

    G -- "是" --> H[导出优化结构数据]

2. 核心设计模式

根据设计自由度与维度的不同，本软件通过 Python API 提供两种核心设计模式：

形状优化
- 定义：在已有的预设几何框架基础上，通过改变边界形状、尺寸或轮廓来优化性能。
- API实现：通过调用 FunctionDefinedPolygon 系列函数，结合 Python 的数值算法，实现从离散参数到平滑连续边界的自动转换。
- 优势：在保证器件几何连续性与制造工艺可实现性的同时，能够对现有设计进行极高精度的性能提升与微调。
拓扑优化
- 定义：不预设具体形状，通过在设计区域内分配材料分布来求解最优结构。
- API实现：通过调用 TopologyOptimization2D 或 TopologyOptimization3D 系列函数，利用基于网格梯度的算法进行全空间搜索。
- 优势：突破人类直觉限制，生成具有极端性能的非规则微纳结构。

智能化设计模块：simopt 模块

为了进一步提升脚本编写效率，SimWorks 内置了 simopt 模块。该模块将复杂的优化逻辑封装为标准化的 Python 对象，用户只需通过简单的脚本指令即可构建完整的优化任务。
以ModeMatch设计案例为例，用户通过 Python 脚本配置以下对象，即可实现从“光源注入”到“目标性能优化”的全自动过程：

# 典型 Python 脚本逻辑示例
import simworks.simopt as simopt
# 1. 定义设计区域与优化对象 (如 2D 或 3D 拓扑区域)
geometry = simopt.TopologyOptimization2D(params=params, ...)
# 2. 配置 simopt 核心组件
source = simopt.ModeSource(type='gaussian', wavelength=0.155)     # 模式光源
opt_fields = simopt.FDFP_Monitor(type='field_gradient')          # 场监视器
fom_monitor = simopt.FDFP_Monitor(type='power_coupling')         # 目标性能监视器
# 3. 设置优化目标 (FOM) 并启动迭代
optimizer = simopt.ScipyOptimizers(method='L-BFGS-B', max_iter=50)
opt = simopt.Optimization(geometry=geometry, fom=fom_monitor, optimizer=optimizer)
opt.run()

组件逻辑关系图：

graph LR
    subgraph "python脚本控制"
    direction LR
    S[光源] --> |激励| P[设计区域]
    P --> |场生成| OF[Opt_fields 监视器]
    P --> |目标响应| F[FOM 监视器]
    OF --> |梯度反馈| Opt[优化器]
    F --> |性能反馈| Opt
    Opt --> |参数更新| P
    end

核心优势对比

对比传统的“经验驱动设计”的优化方式，基于 SimWorks 技术的“智能化逆设计”在设计维度、参数规模及效率方面都有着大幅度的提升。

维度	传统经验设计	SimWorks 逆设计
设计逻辑	人工构建结构 $\rightarrow$ 验证性能	定义目标性能 $\rightarrow$ 自动获得结构最佳设计
参数规模	受限于人工调节能力（通常 $<10$ 个）	支持数百至数千个参数的大规模优化
设计极限	受限于设计师的物理直觉和经验	能够发现超越直觉的“非直观”最优解
效率对比	需不断手动尝试，周期长、重复性高	自动化流程，一次设置，自动迭代收敛

应用领域

凭借对复杂电磁场问题的精准求解能力与强大的自动化优化逻辑，SimWorks 逆设计方案可广泛应用于微纳光电子学的各个前沿研究领域：

光子集成电路：高效优化硅基波导、耦合器、微环谐振器及光开关。
超构表面与超材料：设计具备特定相位、振幅或偏振控制功能的超构原子。
微纳光学研究：探索具有奇异物理效应的非线性、非互易性器件。
光束控制：设计用于衍射光学与光束整形的高性能微纳结构。

逆设计解决方案

核心理论：梯度优化与伴随法 #

伴随法梯度计算 (Adjoint-based Gradient Calculation) #

自动化设计工作流 #

1. 自动化设计流程图 #

2. 核心设计模式 #

智能化设计模块：simopt 模块 #

核心优势对比 #

应用领域 #