基于形状库的光子组件拓扑优化方法 PhoTOS

拓扑优化 (TO) 承诺能够设计下一代紧凑且高效的光子组件。然而，确保优化后的设计符合半导体代工厂所施加的制造约束仍是一个挑战。本 work 提出了一种 TO 框架，保证设计满足制造准则，特别是最小特征尺寸和分离要求。利用最近在机器学习和特征映射方法方面的进展，我们的方法通过变换预定义库中的形状来构建组件，从而简化了约束强制。具体而言，我们引入了 Convo-implicit 变分自编码器，将离散形状库编码到可微分空间，从而实现梯度-based 优化。我们通过设计几种常见光子组件来展示该框架的有效性。