基于严格耦合波理论的光栅结构参数测量方法
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 实现光栅结构参数测量方法的国内外现状分析 | 第11-16页 |
| 1.2.1 传统光栅结构测量方法研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 光学散射测量法的研究概况 | 第13-16页 |
| 1.3 光学散射测量法存在问题总结 | 第16-17页 |
| 1.4 课题的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 严格耦合波理论的分析及实现 | 第19-37页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 严格耦合波理论 | 第19-28页 |
| 2.2.1 光栅结构的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 矩形光栅衍射效率计算 | 第20-25页 |
| 2.2.3 非矩形光栅衍射效率计算 | 第25-28页 |
| 2.3 严格耦合波理论仿真验证 | 第28-31页 |
| 2.3.1 严格耦合波理论收敛性验证 | 第28-29页 |
| 2.3.2 严格耦合波理论计算结果验证 | 第29-31页 |
| 2.4 光栅衍射效率特性仿真分析 | 第31-36页 |
| 2.4.1 光栅结构参数对衍射效率的影响分析 | 第32-34页 |
| 2.4.2 入射条件对衍射效率的影响分析 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 光栅衍射效率反演结构参数的研究 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 BP神经网络结构及算法分析 | 第37-41页 |
| 3.2.1 BP神经网络的结构与功能 | 第37-39页 |
| 3.2.2 BP神经网络的学习算法 | 第39-41页 |
| 3.3 光栅结构参数反演模型 | 第41-50页 |
| 3.3.1 光栅结构参数反演模型的结构 | 第41-45页 |
| 3.3.2 光栅结构参数反演模型的训练样本 | 第45-46页 |
| 3.3.3 光栅结构参数反演模型的训练 | 第46-48页 |
| 3.3.4 光栅结构参数反演模型的检验 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 光栅结构参数测量实验研究 | 第51-64页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 光栅衍射效率测量系统 | 第51-57页 |
| 4.2.1 测量系统介绍 | 第52页 |
| 4.2.2 衍射效率测量结果 | 第52-54页 |
| 4.2.3 测量重复性分析 | 第54-56页 |
| 4.2.4 测量复现性分析 | 第56-57页 |
| 4.3 光栅结构参数测量 | 第57-62页 |
| 4.3.1 光栅结构参数理论预测 | 第58-59页 |
| 4.3.2 光栅结构参数实验结果 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
