CN106154544B - 膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用 - Google Patents

膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用，其中分析方法包括以下步骤：在明确膜层顺序和膜层光学常数的条件下，根据产品性能约束条件进行膜层厚度初始设置；建立膜系导纳矩阵模型，将基片和各薄膜的膜层顺序、膜层光学常数和膜层厚度初始设置转化为特征矩阵；通过基片和各薄膜的组合特征矩阵计算膜系的透过率和反射率光谱数据。本发明根据产品各性能综合要求及生产条件建立膜系厚度合理设计范围，建立合理、准确的膜系结构导纳矩阵光学模型；并利用遗传算法能够快速分析膜系在不同入射角条件下产品光谱及光学性能，获得角度变化时光学性能变化最小的膜系结构。

Description

膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用
技术领域
本发明涉及镀膜光学性能技术领域，尤其涉及一种膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用。
背景技术
改善材料的光学性能是对材料表面进行镀膜的主要目的之一，如太阳光选择性吸收涂层是在铝板表面镀制能够有效吸收太阳光能量的多层薄膜，达到将太阳能进行光热转化；减反射膜系是通过在玻璃表面交替镀制多层光学常数不同的膜层，达到降低薄膜表面反射、提高透过率的效果。产品可通过可见光透过率、太阳光透过率、颜色等指标对其光学性能进行评价，这些光学性能是膜系各膜层干涉的结果，是由产品的透射、反射光谱数据根据各性能分析标准方法如《GB/T 2680建筑玻璃：可见光透射比、太阳光直接透射比、太阳能总透射比、紫外线透射比及有关窗玻璃参数的测定》得到相应的性能结果。目前产品膜系设计、标准测试方法及测试设备条件均是考察入射光垂直样品表面，即入射角为0°条件下的光谱结果(入射角为入射光与样品表面法线的夹角)，由于各膜层干涉结果是由膜层光学厚度决定，与0°入射角相比，其他入射角条件下相当于膜层的光学厚度增加，因此不可避免带来干涉结果变化，表现入射角不同产品的光学性能会发生变化，另外对于大面积镀膜产品，由于工艺条件的局限性各膜层的厚度在大面积内存在波动，当入射角变化时，膜层厚度的波动也被放大，因此在大入射角时就会加剧光学性能均匀性问题。对于室外使用的各类镀膜产品安装使用后，太阳光为光源大部分为非0°入射角，因此必然会出现由于太阳入射角度变化而产生的光学性能变化，以及加剧由于工艺波动而产品光学均匀性问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用，主要目的是获得角度变化时光学性能变化最小的膜系结构。
为达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：
一方面，本发明实施例提供了一种膜系多角度光谱敏感性分析方法，包括以下步骤：
在明确膜层顺序和膜层光学常数的条件下，根据产品性能约束条件进行膜层厚度初始设置；
建立膜系导纳矩阵模型，将基片和各薄膜的膜层顺序、膜层光学常数和膜层厚度初始设置转化为特征矩阵；
通过基片和各薄膜的组合特征矩阵计算膜系的透过率和反射率光谱数据；
对于包含m层薄膜的情况，整个膜系的组合特征矩阵为各层薄膜和基片的特征矩阵的乘积：
其中θj为入射角，Nj为第j层膜的光学常数，dj为第j层膜厚度， λ为光谱的波长点，η表示有效导纳，p偏振方向η＝N/cosθj，s偏振方向η＝N·cosθj，其中N为 光学常数，当N为第j层膜层光学常数Nj时，得到第j层膜的有效导纳ηj，当N为基片玻璃光学 常数Ns时，得到基片的有效导纳ηs，当N为入射介质光学常数N0时，得到入射介质的有效导纳 η0，薄膜和基片的组合导纳为：Y＝C/B；波长λ处反射率为：透过 率为：
作为优选，以在0°入射角条件下的性能最大值X0-max或最小值X0-min为基础，分析在产品性能约束条件下某一膜系不同入射角度的性能相对0°入射条件下的最值性能的差别ΔXmax或ΔXmin，其评价函数如下：
其中，X1为某一膜系第一入射角的性能，X2为某一膜系第二入射角的性能，X为透过率T或反射率R。
作为优选，利用遗传算法获得0°入射角条件下的性能最值和某一膜系不同入射角度的性能。
作为优选，所述遗传算法参数设置范围为：种群大小即种群中个体数量不大于50个、不小于30个；迭代次数不大于50次、不小于25次；精英数量不大于种群大小的一半、不小于3个；交叉比例不大于0.8、不小于0.2。
作为优选，所述遗传算法参数为种群大小为35个个体、遗传迭代40次、精英数量为5个，交叉比例0.3。
作为优选，所述不同角度选自下述入射角0°、15°、30°、45°和60°。
作为优选，所述不同角度为0°和45°。
另一方面，本发明提供了一种上述实施例的膜系多角度光谱敏感性分析方法在膜系优化中的应用，以不同入射角度的性能相对0°入射条件下的最值性能的差别ΔXmax或ΔXmin最小的膜系为优选膜系。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明的方法能够根据产品各性能综合要求及生产条件建立膜系厚度合理设计范围，建立合理、准确的膜系结构导纳矩阵光学模型；本发明方法利用遗传算法能够快速分析膜系在不同入射角条件下产品光谱及光学性能，获得角度变化时光学性能变化最小的膜系结构；本发明方法避免反复的产品调试、性能测试过程，能够快速获得设计结果，优化产品性能，减少产品设计开发成本，缩短产品开发周期。
附图说明
图1为本发明的膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
图1为本发明的膜系多角度光谱敏感性分析方法及其应用的流程图。如图1所示，膜系多角度光谱敏感性分析方法，包括以下步骤：
在明确膜层顺序和膜层光学常数的条件下，根据产品性能约束条件进行膜层厚度初始设置；
建立膜系导纳矩阵模型，将基片和各薄膜的膜层顺序、膜层光学常数和膜层厚度初始设置转化为特征矩阵；
通过基片和各薄膜的组合特征矩阵计算膜系的透过率和反射率光谱数据；
对于包含m层薄膜的情况，整个膜系的组合特征矩阵为各层薄膜和基片的特征矩阵的乘积：
其中θj为入射角，Nj为第j层膜的光学常数，dj为第j层膜厚度， λ为光谱的波长点，η表示有效导纳，p偏振方向η＝N/cosθj，s偏振方向η＝N·cosθj，其中N为 光学常数，当N为第j层膜层光学常数Nj时，得到第j层膜的有效导纳ηj，当N为基片玻璃光学 常数Ns时，得到基片的有效导纳ηs，当N为入射介质光学常数N0时，得到入射介质的有效导纳 η0，薄膜和基片的组合导纳为：Y＝C/B(2)；波长λ处反射率为：透过率为：
对于大面积磁控溅射镀膜过程，基片是依次经过相应靶材镀制相应薄膜，因此能够镀制的产品膜系类型主要受生产线配置影响，由生产线配置的靶位靶材顺序决定了膜层顺序，膜层光学常数数据是镀制的相应膜层的基本物理性能，光学常数包括折射率和消光系数，折射率和膜层厚度的乘积即为该膜层的光学厚度；对于实际产品包括多项性能，如可见光透过率、太阳光透过率、耐酸碱、耐盐雾、抗划伤、抗氧化能要求，因此需要综合各项指标对各膜层厚度确定产品性能约束条件。
本发明涉及的光谱波长范围为300～2500nm，该光谱范围可以评价膜系产品的太阳光透过率、反射率性能，同时该光谱波长范围包括了可见光380～780nm波长范围，因此也可以评价膜系产品的可见光透过率、反射率。本发明是以在0°入射角条件下的性能最值(最大值或最小值)为基础，分析其他入射角度相对0°入射条件下的变化情况。因此本发明首先在产品性能的约束条件下，利用遗传算法获得0°入射条件下的最值，0°入射角的评价函数可以是透过率或反射率的最大值X0-max或最小值X0-min(X可以为透过率T或反射率R)，透过率或反射率值可以按照《GB/T 2680建筑玻璃：可见光透射比、太阳光直接透射比、太阳能总透射比、紫外线透射比及有关窗玻璃参数的测定》由相应的光谱计算得到，由于透过率T或反射率R均为≥0并≤1的无量纲数值，同一意义的性能最大值和最小值和为1，如某条件下优化分析得到的透过率的最大值，其同时对应的最小值为1减最大值的结果。不同角度可以分别计算为入射角为0°、15°、30°、45°和60°等，本发明优选0°和45°条件下的光谱作为分析对象，不同角度入射的评价函数见下式：
其中，X1为某一膜系第一入射角的性能，X2为某一膜系第二入射角的性能，X为透过率T或反射率R。
该评价函数表示在产品性能的约束条件下当分析中的某一膜系产品在第一入射角(优选为0°)和第二入射角(优选为45°)入射条件下的性能与0°入射条件下最值性能的差别，其中式(5)表示与最大值的差别，式(6)表示与最小值的差别。
本发明采用的遗传算法实质是一种迭代循环过程，若循环过程满足遗传终止条件，即获得最优解，否则继续进行遗传过程。本发明设定要求的终止条件为满足两次遗传迭代结果相差≤10-3或50次迭代的任意一个条件就终止遗传过程，针对0°入射角的评价函数(X0-max或X0-min)时遗传终止时获得的是0°入射条件下的最值，针对不同角度入射评价函数(式(5)或式(6))时遗传终止时获得的性能与0°入射是的最值性能相差最小，此时对应的膜系即为光学性能随角度变化最小的膜系。若不满足遗传终止条件将继续进行遗传过程，本发明的遗传过程由遗传过程控制参数设置种群大小、迭代次数、精英数量、交叉比例参数来确定，遗传过程的种群中每个个体即为一组膜系的厚度组合，新种群中各膜层厚度的范围受产品性能约束条件限制；生成的膜系厚度新种群再进行循环过程，直至满足要求的终止条件。本发明通过运算量及收敛速度分析遗传算法参数设置范围为：种群大小即种群中个体数量不大于50个、不小于30个；迭代次数不大于50次、不小于25次(该条件即为2-9遗传终止条件之一)；精英数量不大于种群大小的一半、不小于3个；交叉比例不大于0.8、不小于0.2。本发明优选遗传算法参数为种群大小为35个个体、遗传迭代40次、精英数量为5个，交叉比例0.3。
以下通过具体实施例对本发明的膜系多角度光谱敏感性分析及应用的方案和效果进行说明。
实施例1
以磁控溅射镀制大面积太阳能选择性吸收薄膜为例，太阳能选择性吸收薄膜的主要用于光热转化，其主要目标是最大程度吸收太阳能并转化为热能，因此其主要性能体现为太阳能的吸收率，太阳能吸收率越大产品性能越好。由于吸收率不易直接测量，而太阳能选择性吸收膜层是镀制在铝板上，其透过率为0，根据能量守恒原理，产品的吸收率＝1-反射率，因此若产品的太阳能吸收率最大，相当于太阳能反射率最小。表1为生产线的靶位靶材配置，及其决定的膜层顺序，基片为铝板，厚度1mm；利用磁控溅射镀制太阳能选择性吸收膜层时，利用Al、Cr金属靶材制备Al、Cr薄膜，Cr、Si:Al金属靶材在不同气氛条件下反应溅射生成CrNx、CrNOx、SiOx薄膜。
表1 生产线配置靶位靶材及相应膜层顺序
顺序 1 2 3 4 5
靶材 Al Cr Cr Cr Si:Al
膜层 Al Cr CrNx CrNOx SiOx
针对太阳能选择性吸收薄膜产品性能约束条件主要包括太阳能反射率、辐射率、耐划伤、耐腐蚀等性能，太阳能选择性吸收膜层主要功能为光热转化，因此需要其吸收的热量的而向外辐射的热量小，因此需要膜层具有高吸收率即低太阳能反射率，同时要求有低辐射率，在表1所示的膜系中Al膜层起到了低辐射的目标，Al膜层要求大于80nm，同时受到生产能力的限制小于150nm；Cr膜层起到了太阳能吸收作用，要求大于20nm，同时受到生产能力的现在小于50nm；CrNx、CrNOx、SiOx主要起到光学匹配减少反射、提高膜层耐划伤、耐腐蚀性能，同时由于采用反应溅射受到最大生产能力限制，因此各膜层在既定生产线配置及产品性能约束条件下，各膜层厚度范围如表2所示。
表2 各膜层厚度范围(单位：nm)
顺序 1 2 3 4 5
膜层 Al Cr CrNx CrNOx SiOx
厚度范围 80～150 20～50 30～60 30～60 60～100
表1中各膜层有其相应的膜层光学常数数据，光学常数数据可通过椭偏测试分析或材料性能手册中查询得到；根据产品性能约束条件在表2所示厚度分析范围内确定膜层厚度初始设置，如表3所示。
表3 膜层厚度初始设置(厚度：nm)
顺序 1 2 3 4 5
膜层 Al Cr CrNx CrNOx SiOx
初始设置 100 28 48 46 75
如图1所示流程，由产品生产的膜层顺序、膜层光学常数、膜层厚度初始设置就构成了膜系结构的数据输入，按照式(1)将膜系的物理性能特征转化建立膜系导纳矩阵模型，通过铝板和各薄膜的组合特征矩阵计算膜系的光谱数据。根据太阳能吸热薄膜的性能需求，产品的太阳能反射率越低，性能越优异，因此针对该薄膜产品本发明分析300～2500nm波长范围的太阳光反射光谱并按照《GB/T 2680建筑玻璃：可见光透射比、太阳光直接透射比、太阳能总透射比、紫外线透射比及有关窗玻璃参数的测定》方法计算得到太阳能反射率；本实施例首先在如表2所示的各膜层厚度范围内，利用遗传算法获得0°入射条件下太阳能反射率最小值R0-min，评价函数对应于太阳能反射率的最小值R0-min，终止条件为满足两次遗传迭代结果相差≤10-3或50次迭代的任意一个条件就终止遗传过程，遗传算法参数为种群大小为35个个体、遗传迭代40次、精英数量为5个，交叉比例0.3。通过该过程获得0°入射条件下太阳能反射率最小值及相应的膜系结构A如表4所示。
表4 0°入射条件下太阳能反射率最小值及相应的膜系结构
在获得0°入射角条件下性能最值的条件下，在如表2所示的各膜层厚度范围内，利用遗传算法分析不同入射角条件下反射率变化最小的膜系结构，因此，将反射率R具体替代式(6)中的性能X，形成不同角度入射评价函数式(7)，终止条件为满足两次遗传迭代结果相差≤10-3或50次迭代的任意一个条件就终止遗传过程，遗传算法参数为种群大小为35个个体、遗传迭代40次、精英数量为5个，交叉比例0.3，根据评价函数的意义可知，遗传过程终止时获得的膜系结构在0°、45°条件下太阳能反射率与0°入射角条件最小值最接近，即优化获得的膜系结构不同角度性能与最佳值接近，同时随角度变化最小。表5为不同入射角条件下反射率变化最小膜系结构B及其0°入射角时太阳能反射率。
表5 不同入射角条件下反射率变化最小膜系结构及太阳能反射率
表6为0°入射角条件下获得太阳反射率最小时的膜系A与不同入射角条件下优化性能的膜系B在不同角度入射时的性能对比。
表6 0°及不同角度入射优化分析膜系结构的不同角度太阳能反射率
对比表4、表5，可以看出0°入射条件反射率最小时的膜系A与不同角度入射反射率变化最小的膜系B的各膜层厚度相差不大，表6所示的性能结果相近，说明在0°入射条件获得的反射率最小时的优化结果膜系A性能随角度变化不敏感，工艺控制在膜系A和B之间均能得到相似性能，但不同角度入射反射率变化最小的膜系B的大角度条件下太阳能反射率更低，性能略为优异，各角度平均性能略优。
实施例2
以下通过增透减反射膜为例。增透减反射膜是通过在基片表面镀制不同光学常数的多层薄膜达到增加基片透过率、减少反射率效果，基片可以是玻璃、树脂等透明材料。增透减反射膜系性能主要针对可见光，因此计算分析的波长范围为可见光波段380～780nm，根据性能需求特点，需要产品膜系可见光透过率达到最大。本发明以3mm硼硅酸盐玻璃为基片，表7为生产线配置的靶位靶材配置及其决定的膜层顺序，该生产条件制备增透减反射膜系共4层，利用Nb、Si金属靶材反应溅射制备NbOx、SiOx薄膜。
表7 生产线配置靶位靶材及相应膜层顺序
顺序 1 2 3 4
靶材 Nb Si Nb Si
膜层 NbOx SiOx NbOx SiOx
根据生产线各膜层的生产能力及增透减反射膜系设计一般原理确定各膜层的厚度范围及初始设置如表8，表8中各膜层及基片硼硅酸盐玻璃有其相应的膜层光学常数数据，光学常数数据可通过椭偏测试分析或材料性能手册中查询得到。
表8 膜层厚度范围及初始设置
顺序 1 2 3 4
膜层 NbOx SiOx NbOx SiOx
厚度范围(nm) 80～150 60～200 80～150 60～150
初始设置(nm) 100 70 100 70
参见图1，由产品生产的膜层顺序、膜层光学常数、膜层厚度初始设置就构成了膜系结构的数据输入，按照式(1)将膜系的物理性能特征转化建立膜系导纳矩阵模型，通过硼硅酸盐玻璃和各薄膜的组合特征矩阵计算膜系的光谱数据。根据增透减反射产品的性能需求，产品的可见光透过率越高，性能越优异，因此针对该薄膜产品本发明分析380～780nm波长范围的可见光透射光谱并按照《GB/T 2680建筑玻璃：可见光透射比、太阳光直接透射比、太阳能总透射比、紫外线透射比及有关窗玻璃参数的测定》方法计算得到可见光透过率；本发明首先在如表8所示的各膜层厚度范围内，利用遗传算法获得0°入射条件下可见光透过率最大值T0-max，评价函数对应于可见光透过率最大值，终止条件为满足两次遗传迭代结果相差≤10-3或50次迭代的任意一个条件就终止遗传过程，遗传算法参数为种群大小为35个个体、遗传迭代40次、精英数量为5个，交叉比例0.3。通过该过程获得0°入射条件下可见光透过率最大值及相应的膜系结构a如表9所示。
表9 0°入射条件下可见光透过率最大值及相应的膜系结构
在获得0°入射角条件下性能最值的条件下，在如表8所示的各膜层厚度范围内，利用遗传算法获得不同入射角条件下透过率变化最小的膜系结构，按照式(5)形成不同角度入射评价函数如式(8)，终止条件为满足两次遗传迭代结果相差≤10-3或50次迭代的任意一个条件就终止遗传过程，遗传算法参数为种群大小为35个个体、遗传迭代40次、精英数量为5个，交叉比例0.3，根据评价函数的意义可知，遗传过程终止时获得的膜系结构在0°、45°条件下可见光透过率与0°入射角条件最大值最接近，即优化获得的膜系结构不同角度性能与最佳值接近，同时随角度变化最小。表10为不同入射角条件下透过率变化最小膜系b及其0°入射角时可见光透过率。
表10 不同入射角条件下透过率率变化最小膜系结构及可见光透过率
表11为0°入射角条件下获得可见光透过率最大值的膜系a与不同入射角条件下优化性能的膜系b在不同角度入射时的性能对比。
表11 0°及不同角度入射优化分析膜系的不同角度可见光透过率
对比表9、表10，可以看出0°入射条件透过率最大值时的膜系a与不同角度入射透过率变化最小的膜系b的各膜层厚度变化较大，表11所示采用不同角度入射透过率变化最小的优化膜系b在大角度入射条件下性能更优异，说明在0°入射条件获得的透过率最大值时的优化结果膜系a性能随角度变化敏感，不同角度入射透过率变化最小的膜系b的大角度条件下性能略为优异，各角度平均性能略优。
通过以上案例描述，说明本发明根据产品各性能综合要求及生产条件形成膜系厚度合理设计范围，能够建立合理、准确的膜系结构导纳矩阵光学模型；利用遗传算法能够智能、快速分析膜系在不同入射角条件下光谱变化的敏感程度，获得入射角度变化时光学性能变化最小的膜系结构；避免反复的产品调试、性能测试过程，能够快速获得设计结果，优化产品性能，减少产品设计开发成本，缩短产品开发周期。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.膜系多角度光谱敏感性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
在明确膜层顺序和膜层光学常数的条件下，根据产品性能约束条件进行膜层厚度初始设置；
建立膜系导纳矩阵模型，将基片和各薄膜的膜层顺序、膜层光学常数和膜层厚度初始设置转化为特征矩阵；
通过基片和各薄膜的组合特征矩阵计算膜系的透过率和反射率光谱数据；
对于包含m层薄膜的情况，整个膜系的组合特征矩阵为各层薄膜和基片的特征矩阵的乘积：
其中θj为入射角，Nj为第j层膜的光学常数，dj为第j层膜厚度，λ为光谱的波长点，η表示有效导纳，p偏振方向η＝N/cosθj，s偏振方向η＝N·cosθj，其中N为光学常数，当N为第j层膜层光学常数Nj时，得到第j层膜的有效导纳ηj，当N为基片玻璃光学常数Ns时，得到基片的有效导纳ηs，当N为入射介质光学常数N0时，得到入射介质的有效导纳η0，薄膜和基片的组合导纳为：Y＝C/B；波长λ处反射率为：透过率为：
以在0°入射角条件下的性能最大值X0-max或最小值X0-min为基础，分析在产品性能约束条件下某一膜系不同入射角度的性能相对0°入射条件下的最值性能的差别ΔXmax或ΔXmin，其评价函数如下：
其中，X1为某一膜系第一入射角的性能，X2为某一膜系第二入射角的性能，X为透过率T或反射率R。
2.权利要求1所述的方法，其特征在于，利用遗传算法获得0°入射角条件下的性能最值和某一膜系不同入射角度的性能。
3.权利要求2所述的方法，其特征在于，所述遗传算法参数设置范围为：种群大小即种群中个体数量不大于50个、不小于30个；迭代次数不大于50次、不小于25次；精英数量不大于种群大小的一半、不小于3个；交叉比例不大于0.8、不小于0.2。
4.权利要求3所述的方法，其特征在于，所述遗传算法参数为种群大小为35个个体、遗传迭代40次、精英数量为5个，交叉比例0.3。
5.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不同角度选自下述入射角0°、15°、30°、45°和60°。
6.权利要求5所述的方法，其特征在于，所述不同角度为0°和45°。
7.权利要求1-6任一项所述的膜系多角度光谱敏感性分析方法在膜系优化中的应用，以不同入射角度的性能相对0°入射条件下的最值性能的差别ΔXmax或ΔXmin最小的膜系为优选膜系。
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