ε 接近零的非线性光学

韩国蔚山国家科学技术研究所Jongwon Lee教授课题组首次提出了利用多量子阱结构的斯塔克效应实现电可调谐且具有三阶非线性极化效应的超表面。通过在三个耦合量子阱结构中四个空间分离的电子子带之间的共振子带间跃迁诱导出显著的三阶非线性响应。与先前的研究相比，三重谐振子带间非线性特性允许更大的局部相位调谐效果。在电衍射调制中，本文实现了86%的零阶光束抑制在超过180度的局部相位调谐。 该成果发表在《Light: Science & Applications》，题为“Electrically tunable third-harmonic generation using intersubband polaritonic metasurfaces”。韩国蔚山国家科学技术研究所的Seongjin Park为论文第一作者，韩国蔚山国家科学技术研究所的Jongwon Lee为论文通讯作者。 在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面： 1.光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。2.超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。3.光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。4.非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。5.智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。6.光谱分析与预测：机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要为促进科研人员、工程师及产业界人士对机器学习在光子学设计领域应用技术的掌握，特举办光学专题培训会议，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，具体相关事宜通知如下：专题一(直播4天)COMSOL光学仿真全面教程：光子学与电磁学应用案例解析与实战（详情内容点击上方名称查看）2025年05月31日-06月01日2025年06月07日-06月08日专题二(直播4天)机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用（详情内容点击上方名称查看）2025年06月21日-06月22日2025年06月28日-06月29日专题三(直播4天)超表面逆向设计及前沿应用（从基础入门到论文复现）（详情内容点击上方名称查看）2025年06月28日-06月29日2025年07月05日-07月06日专题四(直播4天)智能光学计算成像技术与应用（详情内容点击上方名称查看）2025年07月05日-07月06日2025年07月12日-07月13日专题五(直播4天)COMSOL声学多物理场仿真技术与应用（详情内容点击上方名称查看）2025年06月07日-06月08日2025年06月14日-06月15日培训对象 光电工程、光子学与光电子学、无线电电子学、物理学、电磁学、电子工程、材料科学、电信技术、自动化技术、仪器仪表工业、电气工程、电力工业、计算机软件及计算机应用、工业通用技术及设备、生物医学工程、金属学、生物医学工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。 01 讲师介绍 COMSOL光电讲师来自国家“双一流”建设高校 、“211工程”“985工程”重点高校老师。授课讲师有着丰富的COMSOL使用经验，以第一/通讯作者在《Nature Communications》、《 Physical Review Letters》、《Advanced Materials》等国际Top期刊发表论文数十篇。擅长领域：微纳光子学、拓扑光子学、非厄米光子学、光芯片、电磁超材料器件等。机器学习光子学讲师来自国家“双一流”建设高校 、 “985 工程”“211 工程”重点高校。在《ACS Photonics》、《Journal of Lightwave Technology》等国际知名期刊发表论文数十篇, 长期担任Laser & Photonics Review, Photonics Research, Journal of Lightwave Technology, IEEE JSTQE, Optics Express, Optics Letter等光子学期刊审稿人。擅长领域：微纳光子学、光电子集成芯片、拓扑光子学、计算光子学、以及深度学习与光子学的交叉学科研究等。超表面设计讲师讲师一：国内某985高校博士研究生，研究方向集中于超构表面多维调控，逆向设计，超构透镜设计与深度学习优化，以第一作者及主要作者身份在 Nano Letters, Laser & Photonics Reviews 等 SCI 期刊发表多篇论文，谷歌学术引用 130余次。讲师二：博士毕业于海外高校，获得省高层次人才，主持数项国家自然科学基金。目前申请人共发表sci论文47篇，其中一作/通讯作40篇，包括《IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques》、《Carbon》、《Journal of Lightwave Technology》，《Science China Physics, Mechanics & Astronomy》、《Nanophotonics》、《IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics》、《Optics & Laser Technology》等多篇高水平论文。长期担任多个著名光子学期刊审稿人。擅长领域：太赫兹超表面、超表面耦合、量子光学以及量子光学与光子学的交叉学科研究等。光学计算成像讲师来自国家“985 工程”“211 工程”重点高校。在《ACS Photonics》、《Journal of Lightwave Technology》等国际知名期刊发表论文数十篇，担任Laser & Photonics Review, Photonics Research, Journal of Lightwave Technology, IEEE JSTQE, Optics Express, Optics Letter等光子学期刊审稿人。擅长领域：计算光子学及深度学习与光子学的交叉学科研究等。COMSOL声学讲师来自国家“双一流”建设高校 、“211 工程”“985 工程”重点高校。授课讲师有着丰富的 COMSOL 使用经验，以第一/通讯作者在《Physical Review》系列、《Applied Physics Letters》等国际 Top 期刊发表论文数十篇，主持国自然等纵向科研基金8项。擅长领域: 声学超材料、拓扑声学、声学微流控和声驱动微纳机器人等。 02 课程大纲 COMSOL光学仿真：光子学与电磁学应用案例解析与实战（一）案列应用实操教学：案例一光子晶体能带分析、能谱计算、光纤模态计算、微腔腔膜求解案例二类比凝聚态领域魔角石墨烯的moiré 光子晶体建模以及物理分析案例三传播表面等离激元和表面等离激元光栅等案例四超材料和超表面仿真设计，周期性超表面透射反射分析案例五光力、光扭矩、光镊力势场计算案例六波导模型（表面等离激元、石墨烯等）本征模式分析、各种类型波导传输效率求解案例七光-热耦合案例案例八天线模型案例九二维材料如石墨烯建模案例十基于微纳结构的电场增强生物探测案例十一散射体的散射，吸收和消光截面的计算案例十二拓扑光子学：拓扑边缘态和高阶拓扑角态应用仿真案例十三二硫化钼的拉曼散射案例十四磁化的等离子体、各向异性的液晶、手性介质的仿真案例十五光学系统的连续谱束缚态案例十六片上微纳结构拓扑优化设计(特殊情况下，利用二维系统来有效优化三维问题)案例十七形状优化反设计：利用形状优化设计波导带通滤波器案例十八非厄米光学系统的奇异点：包括PT对称波导结构和光子晶体板系统等案例十九微纳结构的非线性增强效应，以及共振模式的多极展开分析案例二十学员感兴趣的其他案例（二） 软件操作系统教学：COMSOL软件入门初识COMSOL仿真——以多个具体的案例建立COMSOL仿真框架，建立COMSOL仿真思路，熟悉软件的使用方法COMSOL软件基本操作Ø 参数，变量，探针等设置方法、几何建模Ø 基本函数设置方法，如插值函数、解析函数、分段函数等Ø 特殊函数的设置方法，如积分、求极值、求平均值等Ø 高效的网格划分前处理和后处理的技巧讲解Ø 特殊变量的定义，如散射截面，微腔模式体积等Ø 如何利用软件的绘图功能绘制不同类型的数据图和动画Ø 数据和动画导出Ø 不同类型求解器的使用场景和方法COMSOL软件进阶COMSOL中RF、波动光学模块仿真基础Ø COMSOL中求解电磁场的步骤Ø RF、波动光学模块的应用领域RF、波动光学模块内置方程解析推导Ø 亥姆霍兹方程在COMSOL中的求解形式Ø RF方程弱形式解析，以及修改方法(模拟特殊本构关系的物质)Ø 深入探索从模拟中获得的结果（如电磁场分布、功率损耗、传输和反射、阻抗和品质因子等）边界条件和域条件的使用方法Ø 完美磁导体和完美电导体的作用和使用场景Ø 阻抗边界条件、过度边界条件、散射边界条件、周期性边界条件的作用Ø 求解域条件：完美匹配层的理论基础和使用场景、 PML网格划分标准Ø 远场域和背景场域的使用Ø 端口使用场景和方法Ø 波束包络物理场的使用详解波源设置Ø 散射边界和端口边界的使用方法和技巧（波失方向和极化方向设置、S参数、反射率和透射率的计算和提取、高阶衍射通道反射投射效率的计算）Ø 频域计算、时域计算Ø 点源，如电偶极子和磁偶极子的使用方法材料设置Ø 计算模拟中各向同性，各向异性，金属介电和非线性等材料的设置Ø 二维材料，如石墨烯、MoS2的设置Ø 特殊本构关系材料的计算模拟(需要修改内置的弱表达式)网格设置Ø 精确仿真电磁场所需的网格划分标准Ø 网格的优化Ø 案列教学COMSOL WITH MATLAB功能简介Ø COMSOL WITH MATLAB 进行复杂的物理场或者集 合模型的建立(如超表面波前的衍射计算)Ø COMSOL WITH MATLAB 进行复杂函数的设置(如石墨烯电导函数的设置和仿真)Ø COMSOL WITH MATLAB 进行高级求解运算和后处理Ø COMSOL WITH MATLAB求解具有色散材料的能带部分案例图展示： 机器学习赋能的光子学器件与系统：从创新设计到前沿应用课程针对光子学方面的从业科研人员及开发者，希望了解和实践在集成光学/空间光学方面的器件、系统与智能算法及与机器学习结合的应用。课程通过对光子学与机器学习的交叉学科理论讲解与结合案例实操的技术讲解，衔接常见机器学习模型及框架的使用与各种光学器件和系统在理论与实际应用中的间隔。课程特点：以经典和前沿的文献案例为索引，辅以设计的案例操作与案例分析，从基础到提高，启发学习者获得思路上的提升，以期获得自主思考与新课题设计能力。案例涵盖 Science 等顶刊（开阔视野）与科研中较为实用的期刊（Nature communication, Advanced material）精选难度适中的工作，便于快速掌握及取得成果，利于短期及中长期的科研和开发流程。动态穿插讲解前沿进展应用，抛砖引玉，增进对于机器学习在光子学中的应用的深度理解。案例一机器学习光子学导论1.1 空间光学系统与集成微纳光子学系统简介1.2 为什么要在光学系统中引入机器学习方法1.3 人工智能和机器学习方法的基本概念与历史1.4 机器学习方法在光子学设计中的应用案例简介1.5 基于光子学器件搭建的光学神经网络应用简介光子器件仿真软件基础与基于优化方法的器件逆向设计2.1 光子学器件的主要设计目标和调控思路2.2 Ansys optics 光子学仿真软件操作简介与使用技巧案例操作：基于双贝塞尔曲线的紧凑多模光学波导弯曲案例操作：片上米散射结构色超构表面单元仿真2.3 时域有限差分算法（FDTD）与空间传播器件模拟方法案例操作：传播相位与几何相位超构单元仿真与平面超构透镜设计2.4 片上波导器件仿真与片上超构光学器件设计案例操作：片上的超构单元仿真与光学参数提取2.5基于优化算法的光子学逆向设计2.5.1 光子学逆向设计的概念与历史2.5.2 基于粒子群算法的启发式光子学器件优化案例操作：基于粒子群算法的光分束器设计2.5.3 扩展：其他启发式优化方法简介2.5.4 基于梯度方法的光子学器件拓扑优化案例操作：基于拓扑优化方法的分束器设计机器学习简介与 Python机器学习编程基础3.1 机器学习基础概念3.2 监督学习与无监督学习3.3 简单常见机器学习算法简介（如线性回归、SVM 等）3.4 Python 编程基础Ø Python语言与特点简介Ø 基本语法与特色数据结构（列表，元组，字典）Ø Numpy 科学计算库的使用Ø 数据可视化工具Matplotlib 的使用案例操作：绘制函数与分形图形3.5 深度学习框架 Pytorch和Tensorflow简介案例操作：回归算法的实现常用的深度神经网络简介与 Python 实现4.1 深度学习简介4.2 神经网络基础概念与结构4.3 深度学习的基本原理与反向传播算法4.4 常用深度网络模型简介Ø 全连接网络(FC）Ø 卷积神经网络（CNN）Ø 带历史记忆的网络（如 RNN）4.5 案例操作：基于 Python 的几种神经网络实现Ø 全连接网络Ø 卷积神经网络Ø U-Net4.6 案例操作：一个手写数字识别网络模型的搭建与训练深度学习在微纳光子学中的应用5.1 微纳光子器件的基本原理与常见结构5.2 基于深度学习的光谱预测与逆向设计 案例分析：一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测案例操作：级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计5.3 基于机器学习的电磁近场预测和逆向设计案例分析：大面积超构表面的近场预测与逆向设计5.4 基于深度学习的超构单元生成案例操作：基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成深度学习在多种光学系统中的应用6.1 深度学习在多样化的光学系统中的应用简介6.2 深度学习在计算成像中的应用案例操作：基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像6.3 深度学习在图像处理中的应用光子学器件构建的光学深度神经网络与应用7.1 光子学器件构建的光学神经网络与应用7.2 主动网络：光学矩阵-向量乘加运算器与光学神经网络加速器7.3 被动网络：衍射光学神经网络案例操作：基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类案例分析：基于衍射神经网络的太赫兹光学处理器（Science）7.4 光学神经网络的优势与挑战总结机器学习与光子学的更多应用介绍与未来展望8.1 深度学习增强微纳光学芯片制造案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能8.2 深度学习后处理——光学测量功能增强案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达8.3 非典型机器学习系统——万物皆可机器学习（Nature）* 主要为最新应用进展简介 —根据课程时间及进度灵活更新部分案例图展示： 超表面逆向设计及前沿应用目录课程内容第一部分1.超表面概述1.1.超表面基础和应用1.2.超表面逆向设计概述2.基于CST电磁仿真软件基础2.1.CST Microwave Studio电磁仿真软件介绍2.2.CST电磁仿真软件使用和基本操作3.具体案例操作1：双频段带通滤波器的建模与仿真分析3.1.运行新建工程3.2.建立仿真模型3.3.设置运行条件3.4.查看并处理仿真结果4.具体案例操作2：太赫兹吸波器的建模与仿真分析4.1.运行新建工程4.2.建立仿真模型4.3.设置运行条件4.4.查看并处理仿真结果第二部分5.超表面的耦合模理论5.1 耦合模理论简介5.2 超表面耦合模理论基本物理参数5.3 超表面耦合模方程和透射谱等参数计算6.基于超表面实现电磁感应透明（EIT）6.1 超表面电磁感应透明理论分析6.2 太赫兹超表面电磁感应透明仿真模拟和分析案例分析1：基于超表面实现电磁感应透明（EIT）论文复现和讲解 7.基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）7.1 连续谱中束缚态理论分析7.2 连续谱中束缚态仿真模拟和分析案例分析2：基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）论文复现和讲解 第三部分8.基于耦合模理论的超表面逆向设计8.1 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器8.1.1 理论基础和分析8.1.2 仿真模拟和分析案列分析3：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器论文复现和分析 8.2 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件8.2.1 理论基础和分析8.2.2 仿真模拟和分析案例分析4：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件论文复现和分析 9.太赫兹超表面透射谱实验理论讲解9.1 太赫兹波发射源9.2 太赫兹远场时域系统第四部分10.FDTD超表面正向设计基础入门10.1 Lumopt基本介绍10.2 超表面子单元扫描10.3 超构透镜设计与性能测试 11.FDTD超表面逆向设计基础入门11.1 FDTD与Python环境配置11.2 伴随法与拓扑优化介绍11.3 梯度下降算法以及遗传算法介绍第五部分12.FDTD仿真实例（一）利用Python调用Lumerical FDTD（二）在Python中编写FDTD仿真文件（三）逆向设计仿真文件设置（四）基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解（五）利用等值线法导出逆向设计GDS文件 第六部分13.模拟论文复现（一）基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计----（根据发表在NANO LETTERS上的论文） （二）超表面消色差聚合器设计----(根据发表在NANO LETTERS上的论文) （三）超表面偏振转换器件设计----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文） （四）基于形状优化的梯度超表面设计----（根据发表在Light&Science Application 上的论文） （五）基于遗传算法的超表面设计----（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文） 智能光学计算成像技术与应用光学计算成像导论1.计算成像的概念与现状2.生活与科研中的典型应用场景3.光学计算成像与计算摄影4.深度学习增强的计算成像图像基本概念及计算成像理论基础1.颜色和光谱，图像在程序中的表示2.图像传感器，成像物理模型与噪声3.其他成像元件与光波波前分析方法4.常见图像描述方法与图像处理流程5.图像重构理论基础6.一般计算成像逆问题与求解方式Ø 实例：Poisson blending of image机器学习及Python软件基础1.机器学习基础概念2.监督学习与无监督学习3.常用算法简介（如线性回归、多层感知机等）3.1 Python 编程基础3.2 Python 环境搭建与工具介绍3.3 基本语法与数据结构3.4 矩阵运算库NumPy与GPU运算库Cupy3.5 数据可视化工具（ Matplotlib 等）3.6 深度学习框架 PyTorch 与TensorFlowØ 实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现1.深度学习简介与神经网络基础概念2.深度学习的基本原理与训练过程3.常用基本深度网络模型简介3.1全连接网络(FC）3.2卷积神经网络（CNN）3.3带历史记忆的网络（如RNN）4.基于PyTorch与TensorFlow的几种神经网络构建Ø 全连接网络Ø 卷积神经网络Ø U-NetØ Res-NetØ 实践：基本的全连接网络模型与卷积神经网络的搭建与训练图像的神经网络表示与ADMM图像重构1.神经表示（Neural Representations）与位置嵌入（Positional Encoding）2.神经渲染（Neural Rendering）3.学习式重构（Learned Reconstruction）与应用介绍4.用ADMM算法来求解正则化逆问题Ø 实践：用 ADMM 算法来重构图像常见的计算成像应用1.图像去噪与解模糊2.空域编码-解码成像（压缩感知、单像素成像）简介3.时域编码-解码成像（飞行时间、非视域成像）简介4.无透镜成像4.1无透镜成像的概念与基础Ø 点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例压缩感知和压缩编码成像1.压缩感知与压缩成像理论1.1基于多模光纤lantern的压缩计算成像讲解Ø 实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构2.结构光照明和单像素成像理论3.基于神经网络的单像素成像3.1 基于神经网络的远场超分辨率鬼成像讲解Ø 实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像高光谱成像1.高光谱成像简介与理论知识2.神经网络光谱成像Ø 案例：具有高空间分辨率的宽带高光谱图像传感器（实践网络重构部分）微纳光学计算成像1.超构表面与微纳光学增强的计算成像简介2.超构表面与相位获取成像Ø 实例讲解：纳米光学高质量超构透镜成像（实践图像重构部分）端到端光学算法联合设计1.一般图像系统设计2.端到端光学和图像处理系统设计Ø 案例讲解：端到端的基于深度学习的散射介质散斑计算成像Ø 综合实例讲解： 用一个纯相位镜头的灰度图像到高光谱图像（超光谱/解模糊/深度学习/点扩散函数设计/压缩成像）部分案例图展示： COMSOL声学多物理场仿真技术与应用第一部分、Comsol软件基础和声学仿真基础（入门）1. 理解有限元方法基本原理、应用领域及仿真一般流程；2. 能够在Comsol 软件中进行几何建模、网格划分及参数化扫描分析，设置研究类型和节点；3. 掌握声学模型接口选择标准、振动与波的物理原理，以及声学特征频率和模态分析；4. 熟悉不同声源及边界条件（如辐射和反射边界）的应用和影响；5. 理解瞬态分析的原则、网格精度和时间步长要求，能够进行动态结果处理；6. 在实操技能方面能够独立完成CAD模型导入和声学频域和瞬态仿真分析，完成数据后处理和结果可视化，以上理论知识和操作技能为深入学习声学仿真奠定基础；有限元仿真基础介绍Ø 有限元方法的基本概念Ø 有限元方法的应用领域Ø 有限元方法的基本工作流程Comsol软件操作基础介绍Ø 几何建模、布尔操作、CAD导入模块接口 Ø 网格划分及其精度要求Ø 常用研究类型及研究节点配置Ø 参数化扫描求解分析设置实操案例：复杂CAD模型的导入及几何修复 实操案例：极小曲面模型的导入及布尔操作声学模块基础介绍Ø 物理场接口适用范围及选择技巧Ø 振动与波的物理基础及控制方程Ø 时域和频域下的声学方程解析Ø 声学特征频率和模态分析实操案例：声学三维打印谐振腔的本征态分析及数据后处理压力声学的声源和声学边界条件介绍Ø 常用声源：入射压力场、法向加速度、背景压力场Ø 特殊声源：单极源、偶极源、线源等Ø 开边界：辐射边界和完美匹配层Ø 反射边界条件：硬声场、软声场和阻抗边界Ø 特殊情况：对称、周期性、内部多孔等实操案例：内燃机消声器内压力波的传播特性分析压力声学瞬态声场分析介绍Ø 瞬态分析的使用原则和技巧Ø 瞬态分析的网格精度要求Ø 瞬态分析的时间步长精度要求Ø 压力声学瞬态分析及动画后处理Ø 压力声学频域分析与瞬态分析的关联和区别实操案例：十字形波导管的瞬态仿真分析第二部分、声学/力学/机械超材料和拓扑特性仿真基础（进阶）1. 通过能带结构理论学习，理解晶体点阵与倒易点阵的关系，掌握布里渊区及高对称点的计算；2. 掌握一维和二维超材料的能带结构计算方法，进行空气声场和弹性波的带隙分析；3. 掌握三维能带结构与传输谱的计算，分析几何参数对能带结构的影响；4. 进行声学超材料的传输特性和热粘性损失分析，包括适用条件和效率提升技巧；5. 理解拓扑声学概念，掌握狄拉克点和拓扑边缘态的仿真分析；6. 通过一系列实操案例加深对能带结构、传输特性及拓扑特性的理解，为声学/力学/机械超材料实际应用提供扎实基础；能带结构理论基础Ø 晶体点阵和倒易点阵概念和关联Ø 倒易点阵的反演推导和物理意义Ø 布里渊区的内涵和确定方法Ø 高对称边界和高对称点的坐标推导超材料能带结构计算与仿真基础Ø 一维能带结构计算方法和分析Ø 二维正方点阵能带结构计算方法和分析Ø 二维三角点阵能带结构计算方法和分析Ø 二维固体弹性波的能带结构计算方法和分析实操案例：二维正方点阵空气声场的带隙计算实操案例：二维三角点阵空气声场的带隙计算实操案例：结构力学模块下固体弹性板的带隙计算声学超材料能带结构和传输谱计算进阶与提高Ø 三维能带结构计算方法和分析Ø 声学超材料的三维能带仿真计算和分析Ø 结构几何参数与单胞取法差异对能带结构的影响分析Ø 声学等效参数的获取与仿真分析Ø 常用函数的定义与设置技巧实操案例：三维声学超材料的能带结构仿真实操案例：由二维能带转变为三维能带结构仿真实操案例：复合胞能带折叠与单胞能带结构对比分析实操案例：声学超材料等效参数仿真分析实操案例：高斯波束/声整形/声隐身/声隧穿仿真分析声学超材料传输特性及热粘性损失分析Ø 声学超材料传输特性扫频分析Ø 声学边界层和损耗分析Ø 狭窄区域声学接口适用条件分析Ø 热粘性声学接口下的声传输特性分析Ø 热粘性损失的适用场景及计算效率提升技巧实操案例：开口谐振环的声传输特性仿真分析实操案例：考虑热粘性损失的声传输特性仿真分析拓扑绝缘体理论基础和仿真分析Ø 拓扑声学的基本概念和内涵Ø 声学单/双狄拉克点的仿真与分析 Ø 拓扑相位反转与声学拓扑边缘态的仿真与分析Ø 声学高阶角态的仿真与分析Ø 声学拓扑绝缘体的传输特性分析实操案例：二维声学结构狄拉克点/拓扑相位仿真分析 实操案例：二维声学体能带结构/拓扑态/传输特性仿真分析实操案例：高阶拓扑声学仿真和应用分析第三部分、声学微尺度操控（声镊方法）仿真基础（进阶）1. 理解声镊的概念及其工作原理，包括声辐射力和声流效应，探讨声操控的应用场景及最新研究进展；2. 学习声操控方法的分类及构建方法，掌握声学换能器的激励输入和微粒动力学仿真分析；3. 以空气泡型声学微流控为例，进行多物理场分析，理解耦合边界条件的选择，实施声流场的仿真分析；4. 深入压电、声固和声流耦合的多物理场理解，进行谐振模式分析，配置研究步骤模型，实现多物理场的综合分析；5. 分析声学超材料的能带结构及微流控中的雷诺数，比较声辐射力和声粘滞力，探讨声拓扑态在微粒分选中的应用；6. 通过实操案例，加深对声学微尺度操控和仿真技术的理解，为实际声操控应用提供基础；声操控方法的理论基础和研究进展Ø 声操控方法（声镊）的概念和内涵Ø 声辐射力/声流效应理论基础 Ø 声操控方法的应用场景和研究发展基于声驻波方法的微粒操控仿真Ø 声驻波的理论基础和基本分类Ø 声学换能器振动激励输入与物理量转化Ø 声驻波场构建、微粒参数设定及因变量设定Ø 声场作用下微粒运动过程动力学仿真分析实操案例：声换能器声悬浮应用与仿真分析空气泡型声学微流控声涡流效应仿真Ø 多物理场分析与物理场选择Ø 声流耦合多物理场的耦合边界条件Ø 研究中的物理场和多物理场耦合边界选择Ø 计算收敛性和全局约束的使用实操案例：空气泡型微流控中声流场仿真分析压电耦合-声固耦合-声流耦合综合仿真分析Ø 多物理场分析与物理场选择Ø 压电耦合-声固耦合-声流耦合多物理场理解与分析Ø 谐振模式分析与特征频率选取Ø 四个物理场耦合情况下的研究步骤模型配置实操案例：声微流控富集效应仿真分析基于声学超材料的微流控综合仿真分析Ø 一维声学超材料的单胞能带结构与体能带结构分析Ø 声微流控中雷诺数计算与层流速度场分析Ø 声辐射力与声粘滞力仿真比较Ø 声拓扑态对微粒分选的运动仿真及动画输出实操案例：基于声学拓扑绝缘体的微粒分离仿真分析第四部分、声学结构优化与工程化声学综合案例仿真（提升）1. 理解拓扑优化的概念，模型选择和目标函数的设定；学会设计域和边界条件的配置，以及优化结果的分析和验证；2. 掌握声学无损检测的基本原理及现状，学习声阻抗的匹配和波的转化关系，了解几何装配中接触对的应用及时域信号的仿真分析；3. 分析扬声器的多物理场环境，掌握多物理场耦合及动网格的应用，学习傅里叶变化和周期性信号分析，以及瞬态过程中非线性特性的处理；4. 通过实操案例，进一步深化对声学结构优化、无损检测和扬声器声场仿真的理解，为工程应用提供坚实基础；声学结构拓扑优化仿真分析Ø 拓扑优化的概念和基本内涵Ø 拓扑优化模型选取及目标函数设定Ø 设计域和边界条件设定Ø 拓扑优化结果分析及结果输出Ø 优化后建模与分析验证实操案例：二维声学结构拓扑与验证分析固体结构的声学无损检测仿真与健康检测Ø 声学无损检测的基本原理和发展现状Ø 匹配层声阻抗设定Ø 压缩波与剪切波的转化关系Ø 几何装配关系中接触对的使用Ø 结合试验数据的时域信号仿真分析实操案例：声学无损检测仿真分析高品质扬声器设备声场仿真分析Ø 扬声器中多物理场环境及分析Ø 多物理场耦合的选择与应用Ø 动网格的使用及注意事项Ø 傅里叶变化与周期性信号分析Ø 扬声器瞬态过程中的非线性特性分析实操案例：扬声器声场仿真分析与工程应用部分案例图展示： 03 培训特色 机器学习光子学专题1.理论与实践结合：课程不仅讲解理论知识，还通过案例实操，如仿真设计手段和基于Python的机器学习框架，使学员能够将理论应用于实践。2.实践操作与案例分析：课程强调通过实际案例分析和操作，使学员能够深入理解并应用机器学习模型和框架到光子学器件与系统中。3.前沿技术与应用：课程内容紧跟科学前沿，包括最新的光子学仿真设计手段、深度学习网络架构，以及它们在光子学设计中的应用。4.软件工具与编程基础：课程提供了光子学仿真软件（如Rsoft, Ansys optics）和Python编程语言的详细介绍，包括机器学习库和深度学习框架Pytorch的使用。5.深度学习在光子学中的应用：特别强调深度学习技术在微纳光子学、计算成像和图像处理等领域的应用，以及如何通过深度学习进行光谱预测和逆向设计。6.未来技术趋势与展望：课程不仅介绍了当前的技术应用，还探讨了机器学习与光子学结合的未来趋势，如光子芯片制造、光学仪器增强和低功耗信息处理等。COMSOL光电专题1.基础入门阶段采用Step by step的教学方式带着做具体的案例，在案例中学习COMSOL应用必备技能，帮助学员快速掌握COMSOL的仿真框架，建立正确的仿真思路。2.通过模块详解掌握各种边界条件和域条件的设置方法和技巧，区分每个边界条件或域条件应该在什么场景中应用。3.掌握精确仿真电磁场所需的网格划分标准及优化技巧，深入探索从模拟中获得的结果（如分析设计方案中的电磁场分布、功率损耗、传输和反射、阻抗和品质因子等），对光子器件、集成光路、光波导、耦合器、光纤等设计进行优化。4.应用COMSOL WITH MATLAB 进行复杂物理场的建立或者集 合模型的建立，如超表面波前的衍射计算、石墨烯电导函数的仿真、具有色散材料的能带求解等。5.整个课程通过多个场景案例的应用讲解，了解借助 COMSOL在理想或多物理场环境下分析、评估、预测射频、微波和毫米波等行业中涉及的器件的性能的方法，使设计满足当前和未来发展。 来源：微波工程仿真