基于贝叶斯优化的非互易热发射器自动化设计
材料科学
2024-09-17 v1 机器学习
应用物理
摘要
打破基尔霍夫热辐射定律的非互易热发射器有望在热学与能源应用中带来激动人心的前景。非互易效应的带宽和角度范围设计直接影响非互易发射器的性能，通常依赖于物理直觉。在本研究中，我们提出了一种最大化非互易效应的通用数值方法。我们选择掺杂磁光材料和磁性外尔半金属材料作为模型材料，并专注于无图案多层结构。优化过程从效果较差的结构随机开始，通过贝叶斯优化与重参数化的结合，逐步提升宽带非互易性。优化结果表明，所提出的方法能够发现仅使用较少层数即可在 5 至 40 微米波长范围内实现宽带非互易发射的结构，在性能和简洁性方面均显著优于当前基于直觉的最先进设计。
引用
@article{arxiv.2409.09192,
title = {Automated design of nonreciprocal thermal emitters via Bayesian optimization},
author = {Bach Do and Sina Jafari Ghalekohneh and Taiwo Adebiyi and Bo Zhao and Ruda Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.09192},
year = {2024}
}