en
Назад
DOI: 10.17586/1023-5086-2025-92-12-32-44
Автоматизированное проектирование и оптимизация многокольцевых волокон с большим числом сердцевин с использованием одномерного радиального распределения показателя преломления в качестве параметрического пространства
Wang W., Liu X.C., Huang W., He Z.B., He Z.H., Song B.B. Automated design and optimization of high-core-count multi-ring-core fibers using one-dimensional radial refractive index distribution as parameter space ( Автоматизированное проектирование и оптимизация многокольцевых волокон с большим числом сердцевин с использованием одномерного радиального распределения показателя преломления в качестве параметрического пространства) [in English] // Opticheskii Zhurnal. 2025. V. 92. № 12. P. 32–44. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2025-92-12-32-44
Предмет исследования. Предложен метод автоматизированного проектирования и оптимизации многокольцевых волокон с большим количеством сердцевин, основанный на одномерных структурных векторах. Цель работы. Обеспечение эффективного и гибкого автоматизированного проектирования и оптимизации многокольцевых волокон. Метод. Данный метод использует одномерное радиальное распределение показателя преломления сердцевин и расстояние между сердцевинами в структуре волокна в качестве пространства параметров, а также создаёт две прямые сети отображения для точного прогнозирования площади модового поля и дисперсии. Комбинируя принципы остаточных и плотных соединений, предложены две архитектуры сетей: остаточная полностью связанная сеть и плотно полностью связанная сеть для повышения эффективности извлечения признаков и прогнозирования межсердцевинной перекрёстной помехи. Далее предложен метод случайной генерации радиального распределения показателя преломления, позволяющий динамически и гибко регулировать диапазон показателя преломления. Основные результаты. Благодаря сочетанию метода случайной генерации и прогнозирующих сетей может быть достигнуто автоматизированное проектирование и оптимизация различных типов волокон. Случайно сгенерированные волокна автоматически отбираются согласно предопределённым условиям, а различные типы многокольцевых волокон, включая 37-сердцевинные и 19-сердцевинные конфигурации, автоматически проектируются и получаются. Практическая значимость. Данный подход является эффективным и гибким и может найти широкое применение в автоматизированном проектировании и оптимизации многокольцевых волокон и других круговых симметричных структур в одномерных параметрических пространствах.
многожильное волокно, кольцевое волокно, применение нейронных сетей, автоматизированное проектирование
Благодарность:данная работа выполнена при финансовой поддержке Программы по развитию инноваций и предпринимательства среди студентов (грант № 202310060108) и Национального фонда естественных наук Китая (гранты № 11704283, № 11804250)
Коды OCIS: 060.2310
Список источников:1. Shao P., Wang L., Wang Y. et al. Preparation and transmission characteristics of seven-core few-mode fiber with low loss and low inter-core crosstalk // Optics Express. 2022. V. 30. № 15. P. 27746–27762. https://doi.org/10.1364/oe.465415
2. Wang J., Zhang X. Orbital angular momentum in fibers // Journal of Lightwave Technology. 2023. V. 41. № 7. P. 1934–1962. https://doi.org/10.1109/jlt.2022.3229172
3. Zahidy M., Ribezzo D., De Lazzari C. et al. Practical high-dimensional quantum key distribution protocol over deployed multicore fiber // Nature Communications. 2024. V. 15. № 1. P. 1651. https://doi.org/10.1038/s41467-024-45876-x
4. Liu J., Zhang J., Liu J. et al. 1-Pbps orbital angular momentum fibre-optic transmission // Light: Science & Applications. 2022. V. 11. № 1. P. 202. https://doi.org/10.1038/s41377-022-00889-3
5. Zhang J., Lin Z., Liu J. et al. SDM transmission of orbital angular momentum mode channels over a multiring-core fibre // Nanophotonics. 2021. V. 11. № 4. P. 873–884. https://doi.org/10.1515/nanoph-2021-047
6. Shao P., Li Z., Ma L. et al. Weakly coupled graded index heterogeneous nineteen-core few-mode fiber // Optics Express. 2023. V. 31. № 6. P. 10473–10488. https://doi.org/10.1364/oe.485965
7. Wang Y., Liu Y., Zhao W. et al. Multi-ring-air-core fiber supporting numerous radially fundamental OAM modes // Journal of Lightwave Technology. 2022. V. 40. № 13. P. 4420–4428. https://doi.org/10.1109/jlt.2022.3162852
8. Wang Y., Zhao W., Hu J. et al. 19-ring-air-core fiber supporting thousands of OAM modes for spatial division multiplexing // Optics Letters. 2022. V. 47. № 9. P. 2206–2209. https://doi.org/10.1364/ol.453079
9. Peng Q., Yang J., Zhang Y. et al. Supercontinuum generation with extended bandwidth and improved purity in graded-index ring-core fiber // Scientific Reports. 2024. V. 14. № 1. P. 30249. https://doi.org/10.1038/s41598-024-80241-4
10. Yu C.-P., Chang H.-C. Applications of the finite difference mode solution method to photonic crystal structures // Optical and Quantum Electronics. 2004. V. 36. № 1–3. P. 145–163. https://doi.org/10.1023/b:oqel.0000015636.20125.7e
11. Cucinotta A., Selleri S., Vincetti L., Zoboli M. Holey fiber analysis through the finite-element method // IEEE Photonics Technology Letters. 2002. V. 14. № 11. P. 1530–1532. https://doi.org/10.1109/lpt.2002.803375
12. Fu P.-H., Chao C.-Y., Huang D.-W. Ultracompact silicon waveguide bends designed using a particle swarm optimization algorithm // IEEE Photonics Journal. 2021. V. 13. № 1. P. 6600509. https://doi.org/10.1109/jphot.2020.3043828
13. Chen Y., Gao M., Song X. Method to design the common aperture multi-band optical system based on the PSO algorithm // Optics Express. 2021. V. 29. № 12. P. 18325–18335. https://doi.org/10.1364/oe.424903
14. Qin H., Huang W., Song B., Chen S. Hybrid method for inverse design of orbital angular momentum transmission fiber based on neural network and optimization algorithms // Journal of Lightwave Technology. 2022. V. 40. № 17. P. 5974–5985. https://doi.org/10.1109/jlt.2022.3185059
15. He Z., Du J., Chen X. et al. Machine learning aided inverse design for few-mode fiber weak-coupling optimization // Optics Express. 2020. V. 28. № 15. P. 21668–21681. https://doi.org/10.1364/oe.398157
16. Meng F., Zhao X., Ding J. et al. Use of machine learning to efficiently predict the confinement loss in anti-resonant hollow-core fiber // Optics Letters. 2021. V. 46. № 6. P. 1454–1457. https://doi.org/10.1364/ol.422511
17. Behera B., Patra G.R., Varshney S.K. et al. Machine learning-based inverse model for few-mode fiber designs // Computer Systems Science and Engineering. 2023. V. 45. № 1. P. 311–328. https://doi.org/10.32604/csse.2023.029325
18. Yu H., Huang W., Xiao F. et al. Parameter space compression and random structure automatic generation for the inverse design of photonic crystal fibers based on convolutional adversarial autoencoder // Journal of Lightwave Technology. 2024. V. 42. № 22. P. 7871–7881. https://doi.org/10.1109/jlt.2024.3364071
19. Xiao F., Huang W., Yu H., Song B. Predicting optical properties of different photonic crystal fibers from 2D structural images using convolutional neural network and transfer learning // Optics Communications. 2024. V. 558. P. 130363. https://doi.org/10.1016/j.optcom.2024.130363
20. Wang Y., Zhu K., Zhao W. et al. Seven air-core fibers with germanium-doped high-index rings supporting hundreds of OAM modes // Optics Express. 2021. V. 29. № 13. P. 19540–19550. https://doi.org/10.1364/oe.431314
21. Wang C., Li S., Li X. et al. Trench-assisted 12-core 5-LP mode fiber with a low refractive index circle and a high refractive index ring // Optics Express. 2023. V. 31. № 5. P. 7290–7302. https://doi.org/10.1364/oe.480185
22. González Pérez M.A., Nazemosadat E., Gasulla I. Multicore fiber nonuniformly-spaced optical delay line for microwave signal processing // Journal of Lightwave Technology. 2025. V. 43. № 2. P. 408–418. https://doi.org/10.1109/jlt.2024.3470023
23. Ren H., Wang Y., Geng W. et al. Trench-assisted multiring-core fiber for orbital angular momentum modes // Results in Physics. 2023. V. 52. P. 106800. https://doi.org/10.1016/j.rinp.2023.106800
24. Li Z., Shao P., Li S. et al. Low crosstalk 125 μm cladding heterogeneous six-core few-mode fiber with airhole array and trench structure // Infrared Physics & Technology. 2024. V. 136. P. 105031. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2023.105031