使用Lumerical STACK求解器优化OLED
01 说明
此示例将使用stack求解器来计算有机发光二极管(oled)的提取效率和与角度相关的色偏。并在案例最后，将lumerical优化后的结构光型输出用于 ansys speos，让设计人员可以在其中直接体验纳米级设计选择如何影响人类感知。
02 综述
首先在stack求解器中搭建模型与参考文献比较，对萃取效率与色偏讨论。接着以一组优化的rgb像素发光特性为例，示范输出给speos的光源档案。
步骤1：使用 stack 重新创建测试微腔结果
在这一步中，我们模拟了来自文献中结构: 器件1~3阳极使用ito,器件4~6则使用铝，分别代表弱与强共振腔效应的器件，编号由小到大的器件分别对应电子传输层(etl)厚度为[40,60,80]纳米。
下图为从stack求解器与相关脚本stackpurcell函数得出的结果，是6个不同器件的辐射功率密度与波长、角度的关系。图中可看出强微腔效应的器件, 峰值发射波长发生了显着变化，且随着角度的增加峰向更短的波长弯曲,即所谓的蓝移，是强微腔中与角度相关的色偏主要原因。而弱微腔效应的器件峰值发射波长都为520纳米,整个带宽相对宽，如用于显示器应用代表色彩纯度差。而器件1~4,辐射功率密度在大角度下降很快，如在显示器应用代表视角小。器件5与6虽然解决了视角问题，但波长明显随着角度变化，会引发明显色偏。这些器件的差异证明了颜色纯度和颜色失真之间的权衡。
下图表示器件在极坐标下的归一化场型，蓝色曲线是 stack 求解器的结果，与文献的绿色曲线相当一致。也可从器件4-6中观察到微腔效应如何影响视角范围。
接下来从stack求解器相关函数stackdipole计算 x、y、z 三色值并转换为 u' 和 v' 以与论文直接比较。下图显示三色值随角度变化的轨迹。可看出弱微腔器件色偏范围很小，位置离色度图边界较远。而强微腔器件随角度变化轨迹长，但位置离色度图边界近。
颜色坐标对发光层的亮度光谱以及材料特性非常敏感，微小的材料差异就能导致较大的结果差异，因此正确的材料信息是必须的。
步骤2：计算优化的 rgb 结果
此步骤绘制了优化后的 rgb 像素的发射特性。案例展示了如何zui小化每个像素颜色的角度依赖性，并讨论和演示如何将这些 stack 结果导出到speos。
下图绘制了rgb像素发光层频谱范围,与器件的辐射功率密度与波长、角度关系图。两者重叠部分即是最后的发光频谱。请注意，即使红色腔确实在蓝色中有二次发射，但因与el 发射光谱不重叠；因此该像素不会发出蓝光。
再次从 stackdipole 算出 x、y、z 颜色坐标，并转换为 u' 和 v' 坐标。绘制在下面的色度图中
显示器其他颜色将通过混合 rgb 产生，并且由这些点定义的区域（称为色域）将提供可以由该显示器表示的可能颜色空间。我们可以看到纯rgb像素色坐标与校正的与色度图边界相邻，表示这些像素提供出色的色纯度，让该显示设备的色域可几乎覆盖人类可感知的所有颜色。
在 u' 和 v' 的图中，我们可以看到存在一些不可避免的颜色偏移。但与我们上一步分析的测试设备相比，优化后的设备表现较佳。
接下来我们将结果生成rgb的 *.xmp文件并导出到 speos， 这是通过预先编写的函数完成的。请注意，绿色像素的峰值发射不是垂直入射。这是由于腔谐振的theta=0与发射光谱峰的没有对准导致。
最后我们假设 100x100um 像素，电流密度为 1 a/m 2 ，相当于每个子像素 10 na 的电流。每个子像素的发射功率可以稍后在 speos 中进行调整。
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步骤1：使用 stack 重新创建测试微腔结果
在这一步中，我们模拟了来自文献中结构: 器件1~3阳极使用ito,器件4~6则使用铝，分别代表弱与强共振腔效应的器件，编号由小到大的器件分别对应电子传输层(etl)厚度为[40,60,80]纳米。
下图为从stack求解器与相关脚本stackpurcell函数得出的结果，是6个不同器件的辐射功率密度与波长、角度的关系。图中可看出强微腔效应的器件, 峰值发射波长发生了显着变化，且随着角度的增加峰向更短的波长弯曲,即所谓的蓝移，是强微腔中与角度相关的色偏主要原因。而弱微腔效应的器件峰值发射波长都为520纳米,整个带宽相对宽，如用于显示器应用代表色彩纯度差。而器件1~4,辐射功率密度在大角度下降很快，如在显示器应用代表视角小。器件5与6虽然解决了视角问题，但波长明显随着角度变化，会引发明显色偏。这些器件的差异证明了颜色纯度和颜色失真之间的权衡。
下图表示器件在极坐标下的归一化场型，蓝色曲线是 stack 求解器的结果，与文献的绿色曲线相当一致。也可从器件4-6中观察到微腔效应如何影响视角范围。
接下来从stack求解器相关函数stackdipole计算 x、y、z 三色值并转换为 u' 和 v' 以与论文直接比较。下图显示三色值随角度变化的轨迹。可看出弱微腔器件色偏范围很小，位置离色度图边界较远。而强微腔器件随角度变化轨迹长，但位置离色度图边界近。
颜色坐标对发光层的亮度光谱以及材料特性非常敏感，微小的材料差异就能导致较大的结果差异，因此正确的材料信息是必须的。
步骤2：计算优化的 rgb 结果
此步骤绘制了优化后的 rgb 像素的发射特性。案例展示了如何zui小化每个像素颜色的角度依赖性，并讨论和演示如何将这些 stack 结果导出到speos。
下图绘制了rgb像素发光层频谱范围,与器件的辐射功率密度与波长、角度关系图。两者重叠部分即是最后的发光频谱。请注意，即使红色腔确实在蓝色中有二次发射，但因与el 发射光谱不重叠；因此该像素不会发出蓝光。
再次从 stackdipole 算出 x、y、z 颜色坐标，并转换为 u' 和 v' 坐标。绘制在下面的色度图中
显示器其他颜色将通过混合 rgb 产生，并且由这些点定义的区域（称为色域）将提供可以由该显示器表示的可能颜色空间。我们可以看到纯rgb像素色坐标与校正的与色度图边界相邻，表示这些像素提供出色的色纯度，让该显示设备的色域可几乎覆盖人类可感知的所有颜色。
在 u' 和 v' 的图中，我们可以看到存在一些不可避免的颜色偏移。但与我们上一步分析的测试设备相比，优化后的设备表现较佳。
接下来我们将结果生成rgb的 *.xmp文件并导出到 speos， 这是通过预先编写的函数完成的。请注意，绿色像素的峰值发射不是垂直入射。这是由于腔谐振的theta=0与发射光谱峰的没有对准导致。
最后我们假设 100x100um 像素，电流密度为 1 a/m 2 ，相当于每个子像素 10 na 的电流。每个子像素的发射功率可以稍后在 speos 中进行调整。
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