结合RCWA与FDTD的混合模型在具有分形边界多层结构光谱分析中的创新研究与应用

本研究针对多层结构光谱分析中传统方法忽略分形不规则性和层间关联性的问题，提出了一种结合严格耦合波分析（RCWA）和时域有限差分（FDTD）的混合数值模型。通过自适应离散化和分形边界描述，该模型在Python环境中实现了计算效率提升30-50%的同时将光谱分析精度提高15-20%，为高精度光学涂层和光子传感器设计提供了重要技术支撑。

　　

通过融合严格耦合波分析（RCWA）和时域有限差分（FDTD）两种计算方法，本研究开发了一种创新的混合数值模型，专门用于分析具有分形边界特征的多层结构光谱特性。该模型首次引入自适应离散化技术，在材料参数梯度变化显著的区域自动提高网格分辨率，同时采用分形几何学方法精确描述层间边界的不规则形态。

研究团队通过Python环境实现了算法优化，在包含SiO₂、TiO₂和多晶硅的典型多层结构中验证了模型效能。数值实验表明，TiO₂层的分形不规则性会显著影响电磁波的局域化效应和光吸收特性。对激光诱导蒸发法制备的硫酸铜薄膜进行光谱分析时，该模型成功复现了透射谱中的指数衰减特征和反射谱中的振荡现象。

特别值得注意的是，研究还建立了用于模拟锂离子电池内部电磁-热耦合过程的标准化模型，这对分析多层电极结构的内部动态过程及其退化机制具有重要价值。通过赫斯特参数量化边界不规则程度，研究发现层间关联性会引发额外的衍射峰并改变光传输特性。相比传统方法，该混合模型在保持计算精度的同时将运算成本降低30-40%，与实验数据的误差范围控制在±2%以内。

这些突破性进展为开发高精度光谱分析仪器、新型光学涂层和先进光子传感器提供了强有力的理论支撑和技术实现路径。