[超表面论文快讯-718]北京信息科技大学团队在LPR发表深度学习逆向设计太赫兹宽带超表面波片

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标题：

Deep Learning-Assisted Inverse Design of Terahertz Bilayer Split-Ring Metasurface Wave Plates

作者：

Ji Zhang（北京信息科技大学）；

Jingyi Zhu（北京信息科技大学）；

通讯作者：Yandong Gong（北京信息科技大学）；

图1 反射式双层开口环超表面四分之一波片结构示意图。

(a) 反射式双层SR超表面QWP结构示意图。(b) 顶层金属SR结构及其对应结构参数示意图。(c) 中间层金属SR结构及其对应结构参数示意图。(d) 反射式双层SR超表面QWP单元的正视图。

图2 RMCV-MDN训练网络结构示意图。

CVAE表示条件变分自编码器层，CNF表示条件归一化流层。自适应损失函数在训练过程中动态调整不同损失项权重，以适应不同训练阶段的需求。

图3 (a) 残差块结构图，其中FC表示全连接层，LN表示层归一化。

(b) 12头注意力机制结构图。

图4 (a) CVAE示意图。

(b) CNF示意图。

图5 (a) RMCV-MDN在独立测试集上的绝对百分比误差箱线图。

(b) RMCV-MDN在独立测试集上的参数平均百分比误差。红色虚线表示整体MAPE，低至0.25%。

图6 目标椭圆率1（0.6-1.4 THz）的反设计结果统计验证。

(a)-(h) RMCV-MDN生成的太赫兹双层SR超表面QWP八个结构参数（R1、r1、φ1、θ1、R2、r2、φ2、θ2）的一维边缘概率密度曲线。每条不同颜色的细线表示一个独立高斯分量，即不同QWP。

图7 目标椭圆率2（0.85-1.8 THz）的反设计结果统计验证。

(a)-(h) RMCV-MDN生成的太赫兹双层SR超表面QWP八个结构参数（R1、r1、φ1、θ1、R2、r2、φ2、θ2）的一维边缘概率密度曲线。每条不同颜色的细线表示一个独立高斯分量，即不同QWP。

图8 (a) QWP 1和QWP 2在X和Y方向上的反射率。

(b) QWP 1和QWP 2在X和Y方向上的相位差。(c) 目标椭圆率1以及QWP 1和QWP 2的椭圆率。

图9 (a) QWP 3和QWP 4在X和Y方向上的反射率。

(b) QWP 3和QWP 4在X和Y方向上的相位差。(c) 目标椭圆率2以及QWP 3和QWP 4的椭圆率。

图10 (a) 1 THz处QWP 1顶层SR的等效电流。

(b) 1 THz处QWP 1中间层SR的等效电流。(c) 1 THz处QWP 1接地平面的等效电流。(d) 1.3 THz处QWP 3顶层SR的等效电流。(e) 1.3 THz处QWP 3中间层SR的等效电流。(f) 1.3 THz处QWP 3接地平面的等效电流。

图11 四个制备QWP样品的光学显微镜图像。

图12 用于测量的太赫兹时域光谱系统光路示意图。

图13 仿真结果与测量结果对比。

(a)、(e) QWP 1反射率、相位差和椭圆率的仿真结果与测量结果对比。(b)、(f) QWP 2反射率、相位差和椭圆率的仿真结果与测量结果对比。(c)、(g) QWP 3反射率、相位差和椭圆率的仿真结果与测量结果对比。(d)、(h) QWP 4反射率、相位差和椭圆率的仿真结果与测量结果对比。

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