超表面、纳米光子器件、微纳光学等领域相关专业的硕博研究生及科研人员；从事AR/VR光学引擎、超构透镜、成像系统、光学传感、光通信器件等产品的研发工程师与设计师等。
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。长期从事太赫兹超表面、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。

FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计概述

超表面（Metasurface）是一种人工设计的二维结构，能够调控电磁波的相位、振幅和偏振等特性。时域有限差分法（FDTD）是模拟电磁场分布的经典数值方法，而Python凭借其丰富的科学计算库（如NumPy、SciPy）和机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch），为超表面的智能设计提供了高效工具。两者的联合仿真可实现从结构优化到性能验证的全流程自动化。

FDTD仿真工具的选择与集成

常用的FDTD仿真软件包括Lumerical FDTD、MEEP和CST Microwave Studio。这些工具通常提供API接口或脚本支持，便于与Python交互。例如：

• Lumerical FDTD：通过lumapi模块直接调用Python控制仿真流程。
• MEEP：基于开源环境，可直接嵌入Python脚本进行结构定义和结果分析。

典型集成代码示例（Lumerical）：

import lumapi  
fdtd = lumapi.FDTD()  
fdtd.addfdtd(dimension="2D", x=0, y=0, z=0)  
fdtd.set("simulation_time", 1000e-15)  

Python驱动的智能设计方法

参数化建模与优化

通过Python生成超表面单元结构（如纳米砖、光栅等），结合优化算法（遗传算法、粒子群优化）调整几何参数（周期、厚度等）。示例代码片段：

from scipy.optimize import minimize  
def objective(params):  
    # 调用FDTD仿真并计算目标（如相位调控误差）  
    return loss  
result = minimize(objective, initial_params, method="BFGS")  

机器学习辅助设计

利用神经网络预测超表面性能，替代部分仿真步骤以加速设计：

• 数据集生成：通过FDTD批量仿真构建输入（结构参数）-输出（电磁响应）数据集。
• 模型训练：使用PyTorch构建全连接网络或卷积神经网络（CNN）。

应用案例

1. 宽带消色差透镜设计
   联合FDTD验证相位分布，通过Python优化单元结构实现宽波段聚焦。
2. 动态可调超表面
   集成Python控制的主动材料（如液晶、相变材料）参数，实时调整FDTD仿真中的介电常数。
3. 逆向设计
   基于深度学习模型生成满足目标光谱响应的超表面结构，FDTD用于验证。

性能优化与并行计算

• GPU加速：使用CuPy或PyTorch加速FDTD后处理（如近远场变换）。
• 分布式仿真：通过Python的multiprocessing模块并行化多参数扫描。

代码示例：

from multiprocessing import Pool  
def run_simulation(param):  
    # 调用FDTD并返回结果  
    return result  
with Pool(4) as p:  
    results = p.map(run_simulation, param_list)  

挑战与解决方案

• 计算成本：采用代理模型（如高斯过程）减少FDTD调用次数。
• 多物理场耦合：结合Python的热力学或力学模块扩展FDTD仿真范围。
• 数据兼容性：使用h5py或pandas统一管理FDTD输出数据。

通过上述方法，FDTD与Python的联合仿真显著提升了超表面设计的效率与智能化水平，为新型光学器件开发提供了强大支持。