数据驱动设计多层双曲超材料用于高调制对比度近场热辐射调制器
光学
2024-02-16 v1 应用物理
计算物理
摘要
基于近场辐射传热的热调制器在热电二极管、热电晶体管和热存储中有广泛应用。然而，由于自由度数量巨大，最优近场热辐射结构设计是一个复杂且具挑战性的问题。本工作中，我们提出了一种数据驱动的机器学习流程，以高效设计由 -MoO 构成的多层双曲超材料，用于具有高调制对比度的近场热辐射调制器。通过结合多层感知机与贝叶斯优化，对多层超材料的旋转角、层厚与间隙距离进行优化，实现了最大热调制对比度比 6.29。这相比先前的单层结构提升了 97%。大的热调制对比度主要归因于由各层旋转所控制的双曲等离激元极化子与双曲表面声子极化子的对齐与错排。该结果为通过数据驱动方式加速各向异性双曲材料近场辐射传热的调控设计提供了可行途径。
引用
@article{arxiv.2310.03633,
title = {Data-driven design of multilayer hyperbolic metamaterials for near-field thermal radiative modulator with high modulation contrast},
author = {Tuwei Liao and C. Y. Zhao and Hong Wang and Shenghong Ju},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.03633},
year = {2024}
}