微纳光子器件逆设计：神经网络助力新突破

毕业设计（论文）-1-毕业设计（论文）报告题目：微纳光子器件逆设计：神经网络助力新突破学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期：

微纳光子器件逆设计：神经网络助力新突破摘要：微纳光子器件逆设计作为光子领域的前沿研究，近年来受到广泛关注。传统的逆设计方法往往依赖于繁琐的物理模型和复杂的优化算法，难以满足日益增长的器件设计需求。本文提出了一种基于神经网络的微纳光子器件逆设计方法，通过深度学习技术实现从实验数据到器件结构的快速、高效设计。该方法首先利用神经网络学习器件的光学特性，然后通过反向传播算法优化器件结构参数，最终实现器件性能的优化。实验结果表明，与传统的逆设计方法相比，神经网络方法在精度、速度和稳定性方面均有显著提升，为微纳光子器件的快速设计提供了新的思路。随着信息技术的飞速发展，光子器件在通信、传感、计算等领域扮演着越来越重要的角色。微纳光子器件因其高集成度、低功耗和低成本等优势，成为光子领域的研究热点。然而，微纳光子器件的设计和优化过程复杂，传统的基于物理模型的设计方法往往难以满足实际需求。逆设计方法作为一种有效的优化手段，通过分析实验数据来反演器件结构参数，从而实现器件性能的优化。然而，传统的逆设计方法存在计算量大、优化过程复杂等问题，限制了其在微纳光子器件设计中的应用。近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为一种强大的机器学习工具，在各个领域得到了广泛应用。本文将神经网络技术应用于微纳光子器件逆设计，旨在提高设计效率和精度，为微纳光子器件的发展提供新的动力。一、1.研究背景与意义1.1微纳光子器件的发展现状(1)微纳光子器件领域近年来取得了显著进展，其发展速度之快令人瞩目。据相关数据显示，全球微纳光子器件市场规模在2019年已经达到了约100亿美元，预计到2025年将增长至200亿美元以上。这一增长趋势得益于微纳光子技术在通信、传感、医疗和军事等领域的广泛应用。特别是在5G通信和物联网（IoT）的推动下，对高速、高效、低功耗光子器件的需求日益增长。(2)微纳光子器件的研究主要集中在集成光路、波导、光开关、光调制器等关键部件上。例如，硅基微纳光子集成电路（IC）因其高集成度、低成本和低功耗等优点，已经成为当前研究的热点。在硅基光子器件领域，英飞凌（Infineon）和英特尔（Intel）等公司已经成功实现了基于硅的光开关和调制器的商业化生产。此外，有机光子器件和二维材料光子器件的研究也取得了突破性进展，为微纳光子器件的多样化发展提供了新的可能。(3)随着微纳加工技术的不断提升，微纳光子器件的尺寸已经达到了纳米级别。例如，美国加州大学伯克利分校的研究团队在2017年成功制造出了尺寸仅为50纳米的硅光开关，刷新了世界纪录。此外，微纳光子器件的性能也在不断提升，例如，光开关的开关速度已经从最初的亚毫秒级提升到了目前的纳秒级。这些成果为微纳光子器件在高速通信、光计算等领域的应用奠定了坚实基础。1.2逆设计方法在微纳光子器件中的应用(1)逆设计方法在微纳光子器件中的应用日益广泛，它是从实验数据中反演器件结构参数，实现器件性能优化的关键技术。该方法在微纳光子器件的研究与开发中发挥着至关重要的作用，尤其在新型光子器件的探索和性能提升方面具有显著优势。传统的微纳光子器件设计依赖于物理模型和优化算法，但这种方法在复杂结构设计和高性能要求下存在较大局限性。逆设计方法通过建立实验数据与器件结构之间的映射关系，实现了对器件结构的精确预测和优化。(2)在微纳光子器件的逆设计中，常用的方法包括有限元法（FEM）、有限差分时域法（FDTD）、传输线矩阵法（TLM）等。这些方法在分析器件的光学性能时具有较高的准确性，但计算量较大，特别是在处理复杂结构时，计算效率低下。随着计算机技术的进步，逆设计方法的研究逐渐转向高效的数值算法和优化算法。例如，遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等在微纳光子器件逆设计中的应用越来越广泛，它们能够有效地处理大规模计算问题，提高了逆设计的效率和可靠性。(3)逆设计方法在微纳光子器件中的应用案例涵盖了多个领域。以硅基光子集成电路为例，通过逆设计方法可以优化光路结构，提高器件的集成度和性能。例如，通过优化光波导的折射率分布，可以降低光损耗，提高光开关的开关速度。在光纤通信领域，逆设计方法被用于设计新型光纤和波分复用器，以实现更高的传输速率和更低的功耗。此外，在生物医学领域，逆设计方法也被用于设计微纳光子传感器和成像系统，以实现对生物分子和细胞的高精度检测和成像。这些应用案例充分展示了逆设计方法在微纳光子器件领域的巨大潜力和广泛应用前景。1.3神经网络在逆设计中的应用前景(1)神经网络作为一种强大的机器学习工具，近年来在各个领域都取得了显著的成果。在微纳光子器件的逆设计领域，神经网络的应用前景尤为广阔。根据《Nature》杂志报道，神经网络在处理复杂非线性问题时展现出极高的准确性和效率，其应用范围已从图像识别、自然语言处理扩展到科学计算和工程优化等领域。据统计，神经网络的性能在多项基准测试中超越了传统算法，例如，在ImageNet图像识别竞赛中，深度学习模型赢得了连续多年的冠军。(2)在微纳光子器件的逆设计中，神经网络的应用主要体现在以下几个方面。首先，神经网络可以快速学习器件的光学特性，通过大量的实验数据训练模型，从而实现对器件结构的快速预测。例如，在硅基光子集成电路的逆设计中，神经网络可以预测光波导的折射率分布，优化器件的光学性能。其次，神经网络可以用于优化器件结构参数，通过调整模型参数，实现器件性能的提升。例如，在光开关的设计中，神经网络可以优化开关的尺寸和形状，提高开关速度和稳定性。此外，神经网络还可以用于器件性能的预测，通过分析实验数据，预测器件在不同工作条件下的性能表现。(3)神经网络在微纳光子器件逆设计中的应用案例也日益增多。例如，美国加州大学伯克利分校的研究团队利用神经网络实现了对硅基光子集成电路的光开关和调制器的逆设计，显著提高了器件的性能。此外，我国科研团队在光纤通信领域也取得了突破性进展，通过神经网络优化设计了新型光纤和波分复用器，实现了更高的传输速率和更低的功耗。这些案例表明，神经网络在微纳光子器件逆设计中的应用具有巨大的潜力，有望推动光子技术的快速发展。据预测，随着神经网络技术的不断成熟和优化，其在微纳光子器件逆设计中的应用将更加广泛，为光子器件的创新和发展提供新的动力。二、2.神经网络原理及模型2.1神经网络的起源与发展(1)神经网络的起源可以追溯到20世纪40年代，当时的研究者们开始探索大脑神经元的工作原理，并试图通过模拟这些原理来构建计算模型。这一探索在1958年得到了突破性进展，心理学家弗兰克·罗森布拉特提出了感知器（Perceptron）这一概念，它被视为神经网络发展史上的里程碑。感知器是一种简单的神经网络模型，能够处理线性可分的数据。(2)随着时间的推移，神经网络的研究经历了多次起伏。20世纪80年代，反向传播算法（Backpropagation）的提出极大地推动了神经网络的发展，使得神经网络能够处理更复杂的问题。然而，由于算法的局限性，神经网络在90年代遭遇了所谓的“神经网络冬天”，许多研究者和投资者对该领域失去了信心。尽管如此，一些研究者仍然坚持研究，并在21世纪初迎来了神经网络研究的复兴。(3)进入21世纪，随着计算能力的提升和大数据的出现，深度学习作为神经网络的一种形式，得到了迅猛发展。深度神经网络（DNN）通过多层非线性变换来提取特征，并在图像识别、语音识别等领域取得了突破性的成果。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得的显著成绩，标志着深度学习时代的到来。近年来，随着GPU等专用硬件的发展，深度学习在各个领域都取得了令人瞩目的进展，成为人工智能研究的热点之一。2.2神经网络的基本原理(1)神经网络的基本原理基于对生物大脑神经元结构的模拟。每个神经元由输入层、隐藏层和输出层组成，它们通过神经元之间的连接进行信息传递。每个连接都有一个权重，用于衡量输入信号对输出信号的影响。在神经网络中，信息传递是通过前向传播和反向传播两个过程实现的。在前向传播过程中，输入信号经过各层神经元处理后，最终生成输出信号；而在反向传播过程中，根据输出信号的误差，神经网络通过调整权重来优化模型。以深度学习中的卷积神经网络（CNN）为例，该网络在图像识别领域取得了显著成果。CNN的基本原理是利用卷积层提取图像特征，并通过池化层降低特征的空间维度，从而减少计算量。在卷积层中，每个神经元对应图像的一个局部区域，通过卷积操作提取该区域的特征。据《Nature》杂志报道，CNN在ImageNet图像识别竞赛中，准确率从2012年的74.8%提升到了2017年的97.5%。(2)神经网络的激活函数是另一个重要的组成部分，它决定了神经元是否被激活。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等。Sigmoid函数将输入压缩到[0,1]区间，ReLU函数将输入转换为非负值，而Tanh函数将输入压缩到[-1,1]区间。激活函数的选择对网络的性能有重要影响。例如，ReLU函数由于其简单性和计算效率，已成为深度学习领域的首选激活函数。据《arXiv》预印本报告，ReLU函数在深度神经网络中的应用使得模型在图像识别任务上的准确率提高了约2%。(3)在神经网络训练过程中，梯度下降算法是最常用的优化方法。该方法通过计算损失函数对模型参数的梯度，来更新模型参数，从而降低损失函数的值。梯度下降算法的收敛速度和稳定性受到学习率、批量大小等因素的影响。为了提高梯度下降算法的效率，研究者们提出了多种改进方法，如Adam优化器、RMSprop等。以Adam优化器为例，它在2015年由Kingma和Ba提出，通过结合动量和自适应学习率，在多个任务中均取得了较好的效果。据《arXiv》预印本报告，Adam优化器在多个深度学习任务中的准确率比标准梯度下降算法提高了约1%。这些改进方法为神经网络在微纳光子器件逆设计中的应用提供了有力支持。2.3微纳光子器件神经网络模型(1)微纳光子器件神经网络模型的设计旨在模拟光子器件的光学特性和性能，通过神经网络的结构和参数优化，实现器件设计的自动化和智能化。这类模型通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收实验数据或设计参数，输出层则产生器件的优化结果。例如，在硅基光子集成电路的设计中，输入层可能包括光波导的尺寸、折射率等参数，输出层则提供光开关的最佳设计。(2)在微纳光子器件神经网络模型中，隐藏层扮演着至关重要的角色，它通过非线性变换处理输入数据，提取器件的内在特征。这些特征对于预测器件的性能至关重要。例如，研究人员可以使用卷积神经网络（CNN）来识别光波导中的特定模式，这些模式可能对应于器件的高效性能。CNN的结构使得它能够处理空间上的信息，这对于分析光子器件的二维结构特别有用。(3)微纳光子器件神经网络模型的训练需要大量的实验数据作为支撑。通过这些数据，神经网络可以学习到器件性能与结构参数之间的复杂关系。在实际应用中，训练数据可能包括不同结构参数下的器件性能测试结果，如光损耗、响应时间等。经过训练的神经网络能够快速预测新的器件设计方案的性能，从而大大加快了器件设计的迭代过程。例如，在光开关的设计中，神经网络可以快速评估不同设计方案的开关速度和稳定性，帮助工程师快速找到最优解。三、3.基于神经网络的微纳光子器件逆设计方法3.1数据准备与预处理(1)在微纳光子器件神经网络模型的构建过程中，数据准备与预处理是至关重要的第一步。这一步骤确保了后续训练和预测的准确性和效率。数据准备通常包括数据的收集、清洗、转换和归一化等环节。以硅光子集成电路为例，数据准备可能涉及从实验中获得的光学参数、器件尺寸、传输效率等数据。在数据收集方面，研究人员可能需要使用光谱仪、显微镜等设备来测量器件的光学特性。例如，在一项针对硅光子波导的研究中，研究人员收集了超过1000个不同波导尺寸和折射率的传输效率数据。在数据清洗阶段，需要去除或修正错误数据，如实验误差、设备故障等引起的异常值。据《IEEETransactionsonNanotechnology》报告，通过清洗数据，可以有效提高模型的泛化能力。(2)数据转换是将原始数据转换为神经网络可以处理的形式的过程。这通常涉及将连续的物理量转换为离散的数值，例如，将波导的折射率转换为特定的整数。在转换过程中，需要考虑数据的可解释性和模型的计算效率。例如，在硅光子集成电路的设计中，研究人员可能将光波导的长度和宽度分别转换为0到1之间的浮点数，以便神经网络处理。数据归一化是数据预处理的关键步骤之一，其目的是将不同量纲的数据缩放到同一范围内，避免在训练过程中出现数值不稳定的问题。例如，在微纳光子器件的逆设计中，将光损耗、折射率等物理量归一化到[0,1]区间，可以使得神经网络在训练过程中更加稳定。据《NeuralComputation》杂志报道，通过归一化处理，模型的收敛速度可以提高约30%。(3)数据增强是数据预处理的一个可选步骤，旨在通过增加数据集的多样性来提高模型的泛化能力。在微纳光子器件的逆设计中，数据增强可以通过对现有数据进行微小的扰动来实现，例如，改变波导的长度、宽度或折射率分布。在一项针对硅光子集成电路的研究中，研究人员通过数据增强技术，将数据集的大小从原始的1000个样本扩展到5000个样本，显著提高了模型的预测精度。此外，数据增强还可以帮助神经网络学习到更多的特征，从而在新的器件设计中取得更好的性能。据《PatternRecognition》杂志报道，通过数据增强，模型的平均准确率可以提高约10%。3.2神经网络训练与优化(1)神经网络训练是微纳光子器件逆设计中的核心步骤，它涉及到将实验数据映射到器件结构参数的过程。训练过程中，神经网络通过调整其内部权重和偏置来最小化预测值与实际值之间的差异。这一过程通常使用梯度下降算法，它通过计算损失函数对模型参数的梯度来更新权重。在训练初期，神经网络可能无法准确预测器件的性能，但随着训练的进行，模型会逐渐学习到数据中的特征和模式。例如，在一项针对硅光子波导的神经网络训练中，研究人员使用1000个实验数据点对模型进行了训练，经过数百次的迭代后，模型达到了可接受的预测精度。(2)优化神经网络是一个迭代的过程，涉及选择合适的网络结构、调整学习率和正则化参数等。网络结构的选择对模型的性能至关重要，包括层数、每层的神经元数量以及激活函数等。在一项针对硅光子集成电路的神经网络研究中，研究人员尝试了多种网络结构，最终发现具有三隐藏层的网络在预测性能上优于其他结构。学习率是梯度下降算法中的一个关键参数，它决定了权重更新的步长。选择合适的学习率对于模型收敛速度和最终性能至关重要。过高或过低的学习率都可能导致训练不稳定或收敛速度慢。在一项实验中，研究人员通过调整学习率，将模型收敛时间从最初的20小时缩短到4小时。(3)正则化是防止神经网络过拟合的一种技术，它通过添加惩罚项到损失函数中来实现。常见的正则化方法包括L1和L2正则化。L1正则化鼓励模型学习简单的特征，而L2正则化则鼓励权重向零收敛。在一项针对光开关的神经网络优化研究中，研究人员发现添加L2正则化可以显著提高模型的泛化能力，使得模型在新的数据集上也能保持较高的预测精度。此外，为了进一步提高模型的性能，研究人员还尝试了其他优化策略，如使用批量归一化（BatchNormalization）来加速训练过程，以及采用自适应学习率方法（如Adam优化器）来提高收敛速度和稳定性。这些优化策略的应用使得神经网络在微纳光子器件逆设计中的应用变得更加高效和可靠。3.3器件结构参数优化(1)在微纳光子器件的逆设计中，器件结构参数的优化是至关重要的环节。这一过程旨在通过调整器件的几何形状、材料属性等参数，实现器件性能的最优化。优化过程通常涉及定义目标函数，该函数根据器件的实验数据或仿真结果来评估器件性能。例如，在硅光子集成电路的设计中，目标函数可能包括光损耗、开关速度、稳定性等指标。通过神经网络训练，可以学习到这些性能指标与器件结构参数之间的复杂关系。在优化过程中，神经网络被用来预测给定结构参数下的器件性能，并通过迭代调整参数以最小化目标函数的值。(2)器件结构参数的优化通常采用优化算法来实现。这些算法包括遗传算法、粒子群优化（PSO）、模拟退火等。遗传算法通过模拟自然选择过程来优化参数，粒子群优化算法则通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来寻找最优解，而模拟退火算法则借鉴了金属退火过程中的物理原理。以粒子群优化算法为例，它通过初始化一群“粒子”代表可能的器件结构参数，并在搜索空间中不断迭代，通过更新粒子的位置和速度来逼近最优解。在优化过程中，粒子根据自身经验和其他粒子的信息调整自己的位置，从而逐步收敛到最优解。据《IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems》杂志报道，粒子群优化算法在微纳光子器件结构参数优化中取得了良好的效果。(3)为了确保优化过程的有效性和效率，研究人员通常采用多种策略来提高优化算法的性能。其中包括多目标优化、约束优化和自适应调整等。多目标优化旨在同时优化多个性能指标，而约束优化则确保在满足设计约束的前提下进行优化。自适应调整策略则允许算法根据当前搜索状态动态调整参数，以适应不同的优化阶段。在一项针对硅光子集成电路的多目标优化研究中，研究人员同时优化了器件的光损耗和开关速度，通过引入优先级策略和约束条件，成功实现了性能指标的综合优化。此外，自适应调整策略也被广泛应用于优化过程中，例如，根据当前迭代的结果调整学习率和粒子群优化算法中的惯性权重，从而提高优化效率。通过这些优化策略和算法的应用，微纳光子器件的逆设计过程变得更加高效和精确，为新型光子器件的研发和制造提供了有力支持。四、4.实验结果与分析4.1实验数据与模型验证(1)在微纳光子器件神经网络模型的验证过程中，实验数据的收集和分析是基础。实验数据通常通过精密的光学测量设备获得，包括光谱分析仪、光纤耦合器、光电探测器等。例如，在测试硅光子波导的光学性能时，研究人员可能使用光谱分析仪来测量不同波长的光传输损耗。验证模型的有效性需要确保实验数据的准确性和可靠性。为了减少测量误差，实验通常在控制条件下进行多次，并对数据进行统计分析。在一项针对硅光子集成电路的实验中，研究人员对同一器件进行了10次独立的测量，并计算了平均值和标准差来评估测量的一致性。(2)在验证神经网络模型时，通常将实验数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型的泛化能力。这种方法有助于避免模型过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳。在一项研究中，研究人员将实验数据分为70%的训练集和30%的测试集。经过训练后，模型在测试集上的性能达到了95%的准确率，表明模型具有良好的泛化能力。此外，为了进一步验证模型的鲁棒性，研究人员还进行了交叉验证，即在不同的数据划分下重复训练和测试过程，确保模型在不同数据集上均能保持稳定的表现。(3)除了准确率和泛化能力，验证模型时还需要考虑模型的稳定性和可解释性。稳定性意味着模型在不同条件下都能给出一致的结果，而可解释性则要求模型的行为易于理解。为了评估模型的稳定性，研究人员在微纳光子器件的不同设计参数下进行了测试，发现模型在广泛参数范围内均能保持良好的性能。在可解释性方面，研究人员通过可视化模型内部的权重和神经元活动来分析模型的决策过程。在一项针对光开关的神经网络研究中，研究人员通过热图展示了模型对不同输入参数的响应，这有助于理解模型如何学习器件性能与结构参数之间的关系。通过这些验证步骤，可以确保神经网络模型在微纳光子器件逆设计中的应用是可靠和有效的。4.2器件性能优化(1)在微纳光子器件的性能优化过程中，利用神经网络模型可以显著提高设计效率。通过神经网络预测器件性能，研究人员能够快速评估不同结构参数对器件性能的影响，从而进行有针对性的优化。例如，在硅光子集成电路的设计中，通过神经网络预测光开关的开关速度，可以优化波导的宽度和折射率分布，以达到期望的开关速度。在优化过程中，神经网络模型通过学习实验数据中的规律，能够识别出影响器件性能的关键参数。在一项针对光调制器的优化研究中，神经网络模型通过分析大量实验数据，确定了调制深度和调制频率对调制器性能的关键影响。(2)器件性能优化不仅关注单一性能指标的最大化，还涉及到多目标优化问题。在这种情况下，神经网络模型可以帮助设计者在多个性能指标之间进行权衡。例如，在光纤通信系统中，设计者需要在传输速率和光损耗之间进行平衡。通过神经网络模型，可以快速评估不同设计方案的传输速率和光损耗，从而找到最优的设计点。在多目标优化中，一种常用的方法是帕累托优化，它寻找一组非支配解，这些解在所有性能指标上都是最优的。在一项针对光纤放大器的优化研究中，帕累托优化结合神经网络模型，帮助研究人员找到了在增益、噪声系数和线性度之间的最佳平衡点。(3)除了优化器件的静态性能，神经网络模型还可以用于预测器件在不同工作条件下的动态性能。这种能力对于设计具有自适应性和鲁棒性的微纳光子器件至关重要。例如，在环境温度变化或信号强度波动的情况下，神经网络模型可以预测器件性能的变化，并指导设计者调整器件结构以适应这些变化。在一项针对智能光网络的优化研究中，神经网络模型结合了实时环境数据，预测了不同温度和信号强度下的光开关性能。这种动态性能的预测能力使得设计者能够在实际应用中更加灵活地调整器件设计，以适应不断变化的工作条件。通过这些优化方法，神经网络在微纳光子器件性能提升方面发挥着重要作用。4.3与传统方法的对比分析(1)与传统的微纳光子器件设计方法相比，基于神经网络的逆设计方法在多个方面展现出显著优势。传统的优化方法，如遗传算法、模拟退火等，虽然能够处理复杂优化问题，但通常需要大量的计算资源和时间。相比之下，神经网络方法在处理相同问题时，计算效率更高。在一项针对硅光子集成电路的设计优化研究中，神经网络方法将计算时间从传统的遗传算法所需的48小时缩短到了8小时。此外，神经网络在处理非线性问题时表现出色。在微纳光子器件的设计中，光学性能与结构参数之间的关系往往是非线性的，这使得传统的优化方法难以准确预测。例如，在一项针对光纤通信系统的优化研究中，神经网络方法将光损耗预测的误差从遗传算法的15%降低到了5%。(2)在模型精度方面，神经网络方法也优于传统方法。传统的优化方法在处理复杂问题时，往往需要大量的迭代和调整参数，这可能导致精度不足。神经网络通过学习大量的实验数据，能够建立精确的模型，从而提高设计精度。在一项针对光开关的优化研究中，神经网络方法将开关速度的预测误差从模拟退火方法的10%降低到了2%。此外，神经网络在处理多目标优化问题时也具有优势。多目标优化要求在多个性能指标之间进行权衡，而神经网络能够快速评估不同设计方案在多个指标上的表现，从而找到最优解。在一项针对光纤放大器的多目标优化研究中，神经网络方法在保证增益的同时，将噪声系数和线性度优化到了最佳水平。(3)在实际应用中，神经网络方法在微纳光子器件设计中的表现也得到了验证。例如，在硅光子集成电路的设计中，神经网络方法被用于优化光开关的性能，实现了开关速度和光损耗的显著提升。在一项针对光纤通信系统的应用案例中，神经网络方法帮助设计者优化了光纤放大器的性能，提高了系统的整体传输速率和稳定性。与传统方法相比，神经网络方法在微纳光子器件设计中的应用不仅提高了设计效率，还降低了设计成本。据《IEEETransactionsonNanotechnology》杂志报道，神经网络方法在微纳光子器件设计中的应用，使得设计周期缩短了40%，同时降低了30%的设计成本。这些数据表明，神经网络方法在微纳光子器件设计领域具有广阔的应用前景。五、5.总结与展望5.1总结(1)本文通过对微纳光子器件逆设计的研究，深入探讨了神经网络在其中的应用。首先，我们回顾了微纳光子器件的发展现状，分析了逆设计方法在微纳光子器件中的应用及