FDTD学习笔记|Lumerical Python API学习（八）——在纳米线应用示例中使用 Python API Solutions|时域有限差分法|Pytho

此示例演示了使用应用程序编程接口 (API) 将 Lumerical FDTD 与 Python 集成的可行性。在此示例中，我们将基于 2D Mie 散射（2D Mie scattering ）示例设置几何，然后使用 Python 脚本运行模拟。模拟完成后，模拟结果将导入 Python，并提供模拟结果与理论结果的对比图以及 Ey 强度图。
要求：Lumerical 产品 2018a R4 或更新版本

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注意：
【FDTD学习笔记|Lumerical Python API学习（八）——在纳米线应用示例中使用 Python API】?版本：示例文件是使用 Lumerical 2018a R4、Python 3.6（和 numpy）、matplotlib 0.99.1.1 和 Windows 7 创建的
?工作目录：应该可以根据需要将文件存储在任何位置。但是，建议将 Lumerical 和 Python 文件放在同一个文件夹中，以使上述脚本文件正常工作。检查 Lumerical 工作目录的路径是否正确也很重要，请参阅此处（ here ）了解更改 Lumerical 工作目录的说明。
Linux：/opt/lumerical/interconnect/api/python/
Windows：C:\Program Files\Lumerical\FDTD\api\python
在 Lumerical 产品安装过程中，应在此位置自动安装一个 lumapi.py 文件。
该模块是启用 Lumerical-Python API 连接的关键。将 lumapi 模块导入 Python 后，集成应该准备就绪。
注意：从 Python 运行 Lumerical 文件
如果您已经准备好 FDTD 模拟或脚本文件，则可以从 Python 运行它们。例如，下载 Lumerical 脚本文件（ nanowire_build_script.lsf 和 nanowire_plotcs.lsf ）和 nanowire_theory.csv 文本文件，然后在 Python 中运行以下脚本命令：

import lumapi nw = lumapi.FDTD("nanowire_build_script.lsf") nw.save("nanowire_test") nw.run() nw.feval("nanowire_plotcs.lsf")# run the second script for plots

上面的命令首先运行 nanowire_build_script.lsf 来设置几何图形，然后运行 nanowire_plotcs.lsf 来绘制模拟和理论结果。这些绘图是使用 Lumerical 可视化器创建的，与纳米线应用示例中的绘图相同。在本页的其余部分中，将提供有关如何直接从 Python 构建几何和分析结果的说明。
一、导入模块
以下脚本行导入模块（ importlib.util 、 numpy 和 matplotlib ）和将在后面的脚本中使用的 Lumerical Python API。

import importlib.util #The default paths for windows spec_win = importlib.util.spec_from_file_location('lumapi', 'C:\\Program Files\\Lumerical\\2020a\\api\\python\\lumapi.py') #Functions that perform the actual loading lumapi = importlib.util.module_from_spec(spec_win) # spec.loader.exec_module(lumapi) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

用户也可以使用会话管理（ session management）中提到的方法
二、从python设置几何图形
横截面结果取决于波长。为了获得共振模式的场分布，我们需要运行两个模拟：第一个模拟计算共振波长，第二个模拟相应地调整场监视器的波长。因此，我们定义了一个函数来设置几何形状并将场监视器波长作为参数：

def runNanowireSimulation(profile_monitor_wavelength=1e-6): configuration = ( ("source", (("polarization angle", 0.), ("injection axis", "y"), ("x", 0.), ("y", 0.), ("x span", 100.0e-9), ("y span", 100.0e-9), ("wavelength start", 300.0e-9), ("wavelength stop", 400.0e-9))), #see attached file for complete configuration #完整配置见附件 )

为了设置几何，我们发现使用嵌套元组更高效、更简洁，但是，高级用户可以使用任何有序集合。如果一个属性依赖于另一个属性的值，则顺序很重要。

for obj, parameters in configuration: for k, v in parameters: fdtd.setnamed(obj, k, v)fdtd.setnamed("profile", "wavelength center", float(profile_monitor_wavelength)) fdtd.setglobalmonitor("frequency points", 100.) # setting the global frequency resolution # 设置全局频率分辨率 fdtd.save("nanowire_test") fdtd.run() return fdtd.getresult("scat", "sigma"), fdtd.getresult("total", "sigma"), fdtd.getresult("profile", "E")

三、分析模型和理论结果
然后脚本调用该函数运行模拟，然后将模拟结果导入 Python。理论结果也从 nanowire_theory.csv 文件中导入，并在模拟波长上进行插值：

nw = runNanowireSimulation() # recalls the function to run the simulation # 调用函数来运行模拟## run the simulation once, to determine resonance wavelength ## and get cross-sections from analysis objects ## 运行一次模拟，以确定共振波长 ## 并从分析对象中获取横截面 sigmascat, sigmaabs, _ = runNanowireSimulation() lam_sim = sigmascat['lambda'][:,0] f_sim = sigmascat['f'][:,0] sigmascat = sigmascat['sigma'] sigmaabs= sigmaabs['sigma'] sigmaext = -sigmaabs + sigmascat#load cross section theory from .csv file #从 .csv 文件加载横截面理论结果 nw_theory=np.genfromtxt("nanowire_theory.csv", delimiter=",") nw_theory.shape lam_theory = nw_theory[:,0]*1.e-9 r23 = nw_theory[:,1:4]*2*23*1e-9 r24 = nw_theory[:,4:7]*2*24*1e-9 r25 = nw_theory[:,7:10]*2*25*1e-9 r26 = nw_theory[:,10:13]*2*26*1e-9 r27 = nw_theory[:,13:16]*2*27*1e-9for i in range(0,3):# interpolate theoretical data r23[:,i] = np.interp(lam_sim,lam_theory,r23[:,i]) r24[:,i] = np.interp(lam_sim,lam_theory,r24[:,i]) r25[:,i] = np.interp(lam_sim,lam_theory,r25[:,i]) r26[:,i] = np.interp(lam_sim,lam_theory,r26[:,i]) r27[:,i] = np.interp(lam_sim,lam_theory,r27[:,i])

四、绘制结果
使用 Lumerical Python API 的好处之一是我们可以利用高级 Python 模块。在这个例子中，我们使用 matplotlib 模块中的 pyplot 来绘制结果。
以下命令绘制模拟和理论结果以进行比较。

plt.plot(lam_sim*1e9, sigmaext*1e9,label='sigmaext') plt.plot(lam_sim*1e9, -sigmaabs*1e9) plt.plot(lam_sim*1e9, sigmascat*1e9) plt.plot(lam_sim*1e9, r25*1e9) plt.xlabel('wavelength (nm)') plt.ylabel('cross section (nm)') plt.legend(['Extinction','Absorption', 'Scattering', 'r25 theory', 'r25 theory', 'r25 theory']) plt.show()plt.plot(lam_sim*1e9, sigmaext*1e9,label='sigmaext') plt.plot(lam_sim*1e9, -sigmaabs*1e9) plt.plot(lam_sim*1e9, sigmascat*1e9) plt.plot(lam_sim*1e9, r24*1e9) plt.plot(lam_sim*1e9, r26*1e9) plt.xlabel('wavelength (nm)') plt.ylabel('cross section (nm)') plt.legend(['Extinction','Absorption', 'Scattering', 'r24 theory', 'r24 theory', 'r24 theory', 'r26 theory', 'r26 theory','r26 theory'])plt.show()

FDTD学习笔记|Lumerical Python API学习（八）——在纳米线应用示例中使用 Python API

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上图显示最大消光发生在 348nm 附近。这可以通过使用 numpy.argmax 来实现。为了显示该波长的场分布，调整场监视器的波长并使用以下命令第二次重新运行模拟：

## run the simulation again using the resonance wavelength _, _, E = runNanowireSimulation(profile_monitor_wavelength=lam_sim[np.argmax(sigmascat)])## show the field intensity profile Ey = E["E"][:,:,0,0,1]

模拟完成后，我们可以提取剖面监视器结果并在 z=0 处绘制 |Ey|^2：

plt.pcolor(np.transpose(abs(Ey)**2), vmax=5, vmin=0) plt.xlabel("x (nm)") plt.ylabel("y (nm)") plt.xticks(range(Ey.shape[0])[::25], [int(v) for v in E["x"][:,0][::25]*1e9]) plt.yticks(range(Ey.shape[1])[::25], [int(v) for v in E["y"][:,0][::25]*1e9]) plt.colorbar() plt.show()