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    [原創(chuàng)]RP 系列激光分析設(shè)計(jì)軟件 | 示例案例:雙包層光纖中的泵浦吸收 [復(fù)制鏈接]

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    只看樓主 倒序閱讀 樓主  發(fā)表于: 2023-11-15
    在這里,我們將展示了如何利用 RP Fiber Power 來(lái)分析和優(yōu)化雙包層光纖設(shè)計(jì)。由于這涉及到一些復(fù)雜的細(xì)節(jié),因此 RP Fiber Power 的高度靈活性對(duì)于完成這項(xiàng)任務(wù)至關(guān)重要。 -05zcIVo  
    模型的描述: RW 23lRA6  
    我們考慮將雙包層光纖用于大功率光纖激光器和放大器。眾所周知,注入到泵浦包層中的泵浦光的吸收率會(huì)因?yàn)楸闷职鼘拥哪承┠J脚c摻雜光纖纖芯有微弱重疊而降低。我們對(duì)此進(jìn)行了更深入的調(diào)查。 #p~tkQ:'1  
    注意,基于模式的方法不太適合這種分析。一個(gè)原因是泵浦包層可以有非常多的模式。另一個(gè)原因是為了改善泵浦吸收,通常會(huì)使用一些減弱共模的方法。在這種情況下,運(yùn)行良好的模式解算器將很難開(kāi)發(fā),并且需要大量的計(jì)算時(shí)間。 >*%ySlZbs  
    因此,在這種情況下,數(shù)值光束傳播是一種更實(shí)用的方法。然而,這也并非易事: +:w9K!31-  
    為了切合實(shí)際,我們需要構(gòu)建一種輸入泵浦波,這種泵浦波相當(dāng)不連貫,但仍具有足夠的空間相干性,以便高效發(fā)射,在本示例中,我們的構(gòu)造如下: 2!/*I:  
    ● 我們從一個(gè)具有真實(shí)強(qiáng)度分布(僅限于泵浦包層)但具有隨機(jī)光學(xué)相位的場(chǎng)開(kāi)始。這將導(dǎo)致巨大的光束發(fā)散,從而只有較小部分功率可以發(fā)射到泵浦包層中。 rly3f  
    ● 然后,我們對(duì)該場(chǎng)進(jìn)行傅里葉變換,濾除高頻成分(對(duì)應(yīng)于較大的傳播角),并將其轉(zhuǎn)換回來(lái)。 N(mhgC<O  
    ● 我們?cè)诳臻g域中再次對(duì)此進(jìn)行過(guò)濾。 aE.T%xR  
    這些操作需要一些腳本代碼: mJb>)bO l  
    1. defarray A0%[0, (N - 1) * dr, dr; 0, (N - 1) * dr, dr] (periodic)
    2. defarray A0_f%[0, (N - 1) * dr, dr; 0, (N - 1) * dr, dr] (periodic)
    3. w0 := 15 um { beam size parameter }
    4. sg(x2) := exp(-x2^4)  { normalized super-Gaussian function }
    5. calc
    6.   begin
    7.     { Calculate the initial beam profile: low spatial coherence,
    8.       but high enough for efficient launching}
    9.     var f_max, f_m;
    10.     { First step: totally random amplitudes within the cladding }
    11.     for x := -r_max to +r_max step dr do
    12.       for y := -r_max to +r_max step dr do
    13.          A0%[x, y] := if x^2 + y^2 < r_cl^2 and y < y_cut then
    14.            rnd(-1) + i * rnd(-1);
    15.     { Filter out higher spatial frequency components }
    16.     FFT_n(A0%[], A0_f%[], +1);
    17.     df := 1 / (2 * r_max);
    18.     f_max := 0.5 * N * df;
    19.     f_m := NA_cl / lambda; { maximum allowed spatial frequency }
    20.     for fx := -f_max to +f_max step df do
    21.       for fy := -f_max to +f_max step df do
    22.         A0_f%[fx, fy] := sg((fx^2 + fy^2) / f_m^2) * A0_f%[fx, fy];
    23.     FFT_n(A0_f%[], A0%[], -1);
    24.     for x := -r_max to +r_max step dr do
    25.       for y := -r_max to +r_max step dr do
    26.         A0%[x, y] := sg((x^2 + y^2) / r_cl^2) * (y < y_cut) * A0%[x, y];
    27.   end
    28. A0%(x, y) := A0%[x, y]
    :pQZ)bF  
    NwM