步驟1：運行多物理仿真獲得初始結果
使用 Charge 仿真得到調制區(qū)在不同偏壓 (-0.4V~4V) 的載流子分布，并導出 monitor_charge 的結果。
使用 MODE 計算在上述載流子的分布下，整個波導的損耗、群折射率以及等效折射率等。
步驟2：創(chuàng)建系統(tǒng)響應的元模型
optiSLang優(yōu)化文件由三個主要模塊組成，參數(shù)敏感性分析、元模型模塊和優(yōu)化算法模塊。
首先，參數(shù)敏感性分析與品質因數(shù)相關聯(lián)，在本例中是通過提供CHARGE、MODE和HFSS 文件的仿真腳本和仿真數(shù)據(jù)的來完成，將仿真數(shù)據(jù)導入到optiSLang并識別輸入和響應即可建立初始的元模型，用于對結果優(yōu)化和可視化。
其次，將參數(shù)敏感性分析應用于系統(tǒng)以建立系統(tǒng)的元模型，元模型優(yōu)化主要關注三個品質因數(shù)（FOM）：極小化速度失配、極小化損耗和增大與電壓相關的相移(極小化Vpi/Lpi)。這些在Criteria選項中指定：
變參僅僅針對調制器摻雜濃度和摻雜位置(n,p)，以及電極形狀等 6 個參數(shù)：
找到適當數(shù)量的樣本很重要，器件級仿真運行的次數(shù)與“Adaption”選項中指定的相同，增加仿真次數(shù)提升優(yōu)化后模型性能，但同時也增加完成優(yōu)化所需的時間，可以通過勾選“show advanced setting”來設置采樣選項，本例中選擇了“Advanced Latin Hypercube Sampling”，包含60個初始樣本，在局部CoP(預測系數(shù))和優(yōu)化標準的重要性之間采用70：30比例。此外，還設置了每次迭代12個樣本，至少6次迭代來生成元模型。運行后，每個獨立設計的結果將記錄在“Result designs”中，元模型就生成了。
后處理結果的模型質量記錄在CoP矩陣，基于統(tǒng)計的思想通過一個預測質量的關鍵指標預測系數(shù)（CoP - Coefficient of Prognosis）來評估對實際模型的預測質量。CoP的值越大表明預測得到的模型準確性更高。通常在二維或三維圖像基礎上，輔以各點的不同顏色配合色塊來說明各個參數(shù)對模型目標函數(shù)的函數(shù)值的影響。每個輸入?yún)?shù)的總有效性用紅色表示，單擊這些值中的每一個也會更新3D曲面圖，代表輸出對指定輸入的依賴性。下圖是Vpi_Lpi作為n和p摻雜值的函數(shù)的例子：
從上述步驟，我們通過參數(shù)敏感性分析了解到我們創(chuàng)建的元模型可以準確預測在優(yōu)化過程中的系統(tǒng)表現(xiàn)，因此可以繼續(xù)進行后續(xù)大量的變參優(yōu)化步驟，以確定上佳設計。
步驟3：優(yōu)化和獲得上佳設計
通過參數(shù)敏感性分析了解設計參數(shù)和設計目標的設計行為，并使用結果支持我們的優(yōu)化算法。這是一個多目標優(yōu)化，自動運行數(shù)千種敏感性和優(yōu)化設計，可以得到一組上佳設計，稱為帕累托前展面（Pareto Frontier）。所有設計條件的品質因數(shù)都顯示在帕累托圖中，可以左鍵單擊并拖動以放大代表上佳設計的帕累托前展面。
在本例中，我們關注獲得上佳相移、損耗和速度失配輸出，在后處理頁面的視圖部分拖動“3D Cloud Plot”，可以獲得三個品質因數(shù)所有設計的概覽。上佳設計是所有位于plot邊緣的點（即上述帕累托前展面）。為了能夠更好地觀察這些設計，點擊“Select best design(s)”，點擊“Invert selection”，然后在圖上右鍵單擊并選擇“deactivate”：
如前所述，會有幾個設計都提示是上佳設計，因為在FOM之間必然會有妥協(xié)。根據(jù)模型需求或優(yōu)化優(yōu)先級的不同，后面的選擇可能不同。點擊任意一點都會更新對應輸入值和結果繪圖，在這里我們可以看到對應摻雜濃度、偏移量和電極參數(shù)確定值，以及所選上佳設計的對應結果。
此外，本例中還能進一步在參數(shù)求解系統(tǒng)中引入INTERCONNECT用以獲得誤碼率（BER），獲得的參數(shù)可以進一步更新模型并將監(jiān)測與初始設計相比誤碼率的降低情況。
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