Achieving Functional Meta‐Devices by Generalized Meta‐Atom Model for Metasurfaces and Genetic Algorithm

替代模型 计算机科学 元建模 极化(电化学) 工程设计过程 设计过程 遗传算法 电子工程 材料科学 在制品 机械工程 机器学习 工程类 业务 物理化学 营销 化学 程序设计语言
作者
Jian Chen,Wei Ding,Yuan‐Cheng Shi,Zhen‐Xu Yao,Rui‐Xin Wu
出处
期刊:Advanced Optical Materials [Wiley]
卷期号:12 (10) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/adom.202302255
摘要

Abstract Built by machine‐learning, the surrogate model of metasurfaces reduces the need for a huge number of simulations in the design process, enhancing the efficiency and performance of the designed meta‐devices. However, the surrogate model of metasurfaces is often constructed‐based on specific physical perspectives or experiences, which limits its versatility. In this study, a generalized surrogate meta‐atom model for metasurfaces is introduced. This model can simulate arbitrary meta‐atoms and their corresponding electromagnetic responses at any polarization within the full space of pixelated unit cells. Utilizing a genetic algorithm, the model is employed to design various types of meta‐devices, automatically generating configurations of meta‐atoms with optimal performance for specific application scenarios. Three typical meta‐devices, including the reflective linear‐circular polarization converter, the metasurface‐based absorber, and the asymmetrical transmission meta‐slab, are designed and validated through full‐wave simulations and/or experiments. This work presents an efficient and flexible approach to model arbitrary metasurfaces, opening new possibilities for metasurface design and applications.
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