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案例库

内置 11 个经典薄膜与发光器件案例的快速加载入口

本篇介绍 Case Library,用于快速加载内置薄膜和发光器件模型。你可以从完整案例开始查看结构、光学参数、Sweep 和优化器配置。

对话框结构

区域作用
左侧分类列表按类型筛选案例:All Cases / AR Coatings / Mirrors / Filters / LED / Special
中部卡片网格展示当前分类下的案例缩略图、名称和一句话说明
右侧详情面板选中案例后显示完整描述、亮点列表,以及 Open Case 按钮

Open Case 会在弹出确认框后整体替换当前模型。当前结构、光学参数、Sweep 和优化器配置会被覆盖;本地自动保存的草稿仍保留在浏览器,可通过案例对比工作流回退。

案例总览

ID名称分类主要看点
dbr-mirrorDBR Mirror @ 633 nmMirror8 对 TiO₂ / SiO₂ 1/4 波长堆栈;633 nm 反射峰 + 边带波纹;色散探测器 Phase / GD 默认开启
single-layer-arSingle-layer MgF₂ AR @ 550 nmAR Coating教科书式单层 AR;V 型反射谷;可对比角度变化
v-coat-arV-coat AR @ 550 nmAR CoatingAl₂O₃ + MgF₂ 双层 AR;比单层更深的 V 型反射谷
broadband-arBroadband 3-layer ARAR CoatingMgF₂ / ZrO₂ / Al₂O₃ 宽带 AR;可见波段平坦低反射
bandpass-filterFabry-Pérot Bandpass @ 550 nmFilterDBR · 半波腔 · DBR 三明治;窄带透射峰
hot-mirrorHot MirrorFilter可见光透射、近红外反射;常见于照明 / 投影
cold-mirrorCold MirrorFilter可见光反射、红外透射;用于光源散热
solar-stacka-Si Solar CellSpecialITO + 非晶硅吸收层 + 玻璃基底;可观察层吸收分布
beam-splitter50/50 Beam Splitter @ 633 nmSpecial45° 入射下接近 R = T = 0.5 的介质分束器
oled-bottom-emitting底发射 OLEDLEDITO / NPB / Alq3 EML / BPhen / LiF / Al;三类 Emission 探测器已配置;扫描 BPhen 厚度观察弱微腔变化
oled-top-emitting顶发射 OLEDLED半透明 Ag / BPhen / Alq3 EML / NPB / Al 反射镜;三类 Emission 探测器已配置;扫描 Ag 厚度观察强微腔与出光权衡

DBR Mirror @ 633 nm 是软件首次启动时的默认案例。

加载流程

  1. 点击顶部工具栏的 Case Library 按钮。
  2. 在左侧选分类,或保留 All Cases
  3. 在卡片网格中选目标案例。
  4. 阅读右侧亮点确认是不是想要的结构。
  5. Open Case → 弹出确认对话框 → Replace
  6. 案例加载完成后,自动跳转到 Structure 页,可直接编辑或运行。
案例的 Sweep 和优化器配置不仅是占位符,每个案例都标注了与该案例物理特性匹配的扫描参数和优化目标。直接 Run SweepRun Optimizer 可以立刻看到典型结果。

案例与教学路径

学习目标推荐案例
理解干涉与 1/4 波长堆栈dbr-mirror
理解单层 AR 与角度依赖single-layer-ar
比较单层 / 双层 / 多层 AR 性能single-layer-arv-coat-arbroadband-ar
掌握 Fabry-Pérot 腔型滤光片bandpass-filter
演示热 / 冷光分离hot-mirrorcold-mirror
观察吸收层中的能量分布solar-stack(搭配 Layer Absorption 与深度探测器)
演示偏振相关的分束beam-splitter
入门 OLED 发光与模式损耗oled-bottom-emitting
分析微腔对光谱、角分布和 LEE/EQE 的影响oled-top-emitting

与本地数据的关系

加载案例只替换 Pinia store 中的模型快照。它不会清除:

  • 浏览器中已导入的折射率文件(Database 模式仍可用);
  • 已导入的入射光谱文件;
  • Settings 页的用户偏好和性能阈值;
  • Logs 页的历史记录。

如果担心覆盖当前模型,加载案例之前可先点工具栏的导出按钮(pi pi-download)保存为 .tmm.json 文件,参见模型文件导入导出

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