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Inverse design of transmission-type linear-to-circular polarization control metasurface based on deep learning

反向 人工神经网络 计算机科学 卷积神经网络 反问题 深度学习 算法 人工智能 数学 几何学 数学分析
作者
Yanwen Hu,Yaodong Ma,Tingrong Zhang,Shoudong Li,Xiaoqiang Chen
出处
期刊:Journal of Physics D [Institute of Physics]
卷期号:56 (47): 475001-475001 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1361-6463/acefdf
摘要

Abstract To solve the time-consuming and complex design problems, the deep learning method is used to realize the inverse predictive design of a transmission-type linear-to-circular polarization control metasurface (TLCPCM). Firstly, the target-generation neural network model (TGNNM) is constructed based on a fully connected neural network. The model selects the critical features of the required electromagnetic performance as design targets, and maps low-dimensional design targets to high-dimensional electromagnetic performance. Secondly, taking the output data of the TGNNM as input data, an inverse-mapping neural network model (IMNNM) is constructed by a convolutional neural network. The prediction performance of the IMNNM is compared with two other inverse-mapping models. The research results show that the IMNNM outperforms the other two networks. Finally, combining TGNNM and IMNNM, four sets of TLCPCM structural parameters are predicted. The research results show that the electromagnetic performances of the metasurface determined by the predicted structural parameters are generally consistent with the given design targets. On this basis, one experimental sample is manufactured. The measurement results are consistent with the simulation results. The research results demonstrate the validity and feasibility of the inverse predictive design method proposed in this paper.
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