We have an exciting announcement about badges coming in May 2025. Until then, we will temporarily stop issuing new badges for course completions and certifications. However, all completions will be recorded and fulfilled after May 2025.
m202373352
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再次感谢您的认真回复!!但是还是有些不太理解的地方需要向您请教:

首先,可能是之前我的表述有误,导致您理解出现了偏差,在此深表歉意。“请问在3D仿真中同一个XY坐标对应不同的z的值,即XY平面上的同一位置的不同高度的像素,折射率难道不是相同的吗?还是说不同高度的像素也是单独变化的?”,这里我想表达的其实是限定在core中,根据您的回答,在core中,XY平面上的同一位置的不同高度的像素折射率相同。这样理解是否正确?

其次,Optimizable Geometry - Python API – Ansys Optics 您给出的网址我也已经仔细阅读了几遍,但还是没太理解您的意思,十分抱歉。所以我还是不太清楚2D仿真转移到3D仿真,每个像素的折射率具体是如何对应转变的,特别是那些处于折射率上下边界值之间(1.44和2.8之间的)的像素点。可能还得烦请您进行解释。(包括之间提出的的3~5问题)辛苦老师。

最后,还有就是对于优化流程的询问:按照官网的介绍,先进行2D的拓扑优化,得到一个相对较好的值之后,将其转入3D仿真中继续进行优化,等到3D优化接近收敛时,进行二值化以及后续的DFM等相关操作。请问,在2D仿真得到较好的结果后,是直接导入3D仿真中(不进行二值化,即β = 1);还是说进行部分二值化后(例如β值达到10,根据官网示例),然后再导入3D仿真?如果是将2D仿真得到的结果完全二值化后再导入3D仿真中,则不存在我所疑惑的折射率从2D如何转变到3D的问题,但是根据官网和经验所言,导入处于灰度或者部分灰度阶段的模型到3D仿真中,往往能更快的获得收敛,因为参数空间的变化范围更大,更容易优化的进行。所以可能在导入3D时,还是存在那些处于“中间态”的像素(折射率位于上下边界值之间),因而还要烦请您进行解答!!

真诚的感谢您不厌其烦的认真回复,再次烦请您能在百忙中抽空查看,祝您身体健康,工作顺利!