論文の概要: Anchor-Controlled Generative Adversarial Network for High-Fidelity Electromagnetic and Structurally Diverse Metasurface Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16231v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 03:11:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 15:15:25.345713
• Title: Anchor-Controlled Generative Adversarial Network for High-Fidelity Electromagnetic and Structurally Diverse Metasurface Design
• Title（参考訳）: 高密度電磁・構造多面体設計のためのアンカー制御型生成共振器ネットワーク
• Authors: Yunhui Zeng, Hongkun Cao, Xin Jin,
• Abstract要約: 本稿では、AcGAN(Anchor- controlled Generative Adversarial Network)という新しい生成フレームワークを紹介する。 AcGANは、構造的に多様な準曲面を作るための1対多の課題を効果的にナビゲートしながら、電磁忠実度を優先する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.452006201454395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In optoelectronics, designing free-form metasurfaces presents significant challenges, particularly in achieving high electromagnetic response fidelity due to the complex relationship between physical structures and electromagnetic behaviors. A key difficulty arises from the one-to-many mapping dilemma, where multiple distinct physical structures can yield similar electromagnetic responses, complicating the design process. This paper introduces a novel generative framework, the Anchor-controlled Generative Adversarial Network (AcGAN), which prioritizes electromagnetic fidelity while effectively navigating the one-to-many challenge to create structurally diverse metasurfaces. Unlike existing methods that mainly replicate physical appearances, AcGAN excels in generating a variety of structures that, despite their differences in physical attributes, exhibit similar electromagnetic responses, thereby accommodating fabrication constraints and tolerances. We introduce the Spectral Overlap Coefficient (SOC) as a precise metric to measure the spectral fidelity between generated designs and their targets. Additionally, a cluster-guided controller refines input processing, ensuring multi-level spectral integration and enhancing electromagnetic fidelity. The integration of AnchorNet into our loss function facilitates a nuanced assessment of electromagnetic qualities, supported by a dynamic loss weighting strategy that optimizes spectral alignment. Collectively, these innovations represent a transformative stride in metasurface inverse design, advancing electromagnetic response-oriented engineering and overcoming the complexities of the one-to-many mapping dilemma.Empirical evidence underscores AcGAN's effectiveness in streamlining the design process, achieving superior electromagnetic precision, and fostering a broad spectrum of design possibilities.
• Abstract（参考訳）: 光エレクトロニクスにおいて、自由形準曲面の設計は、特に物理構造と電磁的挙動の複雑な関係により、高い電磁応答の忠実性を達成する上で重要な課題を示す。 重要な困難は、複数の異なる物理構造が同様の電磁応答を生じさせ、設計過程を複雑にする1対多のジレンマから生じる。 本稿では,AcGAN (Anchor- controlled Generative Adversarial Network) を新たに導入した。 物理的外観を主に再現する既存の方法とは異なり、AcGANは物理的特性の違いにもかかわらず、同様の電磁応答を示す様々な構造を生成するのに優れている。 本稿では, スペクトルオーバーラップ係数(SOC)を, 生成した設計と対象とのスペクトル忠実度を正確に測定する指標として紹介する。 さらに、クラスタ誘導コントローラは入力処理を洗練し、マルチレベルスペクトル統合を確保し、電磁忠実度を高める。 損失関数へのアンカーネットの統合は、スペクトルアライメントを最適化する動的損失重み付け戦略によって支持される電磁特性の微妙な評価を促進する。 これらの革新は、準曲面の逆設計において、電磁応答指向工学を進歩させ、一対多マッピングジレンマの複雑さを克服し、AcGANが設計プロセスの合理化、優れた電磁精度の実現、設計可能性の幅広いスペクトルを育むことの実証的証拠である。

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