基于OptiSLang与Lumerical的OLED显示屏联合设计与优化
——薄膜光学建模与多目标优化流程
OLED显示屏的光学设计需要兼顾发光效率、色域覆盖与视角颜色稳定性。薄膜厚度调整会同时改变微腔共振和出射光谱，使各项性能呈现非线性耦合。因此，研发团队需要在明确的结构边界与性能约束下，系统评估参数影响，并确定符合产品要求的设计方案。
Ansys Lumerical与Ansys optiSLang将薄膜光学仿真与参数化优化集成于同一工作流。Lumerical提供物理响应，optiSLang完成设计空间采样、敏感度分析与多目标搜索。本文以平面RGB OLED案例为基础，介绍模型构建、流程集成及候选方案验证；案例中优选方案的色域覆盖率由初始63%提升至94.3%–96.6%。[1]
摩尔芯创（MoorEDA），ANSYS 中国授权代理商，代理 Ansys Lumerical、Zemax、Speos、HFSS、Maxwell、Icepak、Mechanical、Fluent、CFX 等仿真软件，提供仿真工程技术服务。
01 OLED薄膜结构与光学性能耦合
OLED的出光特性取决于多层薄膜中的反射、干涉与吸收。膜厚变化通过改变微腔共振条件，影响出射光谱及其角度分布。增强光谱选择性有助于提高色纯度，但可能同时增大角度相关的色坐标偏移，因此需要联合评价效率与颜色性能。[3]
图1 RGB OLED薄膜结构与可调膜厚
本案例将RGB子像素和共用封装层纳入统一设计空间，在分析各子像素光学响应的基础上，评价组合色域与视角颜色稳定性。
02 STACK光学建模与设计变量定义
平面多层结构的光学响应计算
本案例采用Lumerical STACK求解器，基于传输矩阵方法分析平面多层薄膜中的光传播及干涉效应，并考虑材料吸收与色散。模型可通过STACK图形界面构建，也可使用Lumerical脚本语言（LSF）定义材料和膜厚、执行求解，并提取RGB光谱、色坐标及性能指标。[1][4]
每个设计点对应一组膜厚参数。STACK计算与波长、观察角度相关的发光特性，后处理进一步得到外量子效率（EQE）、色域覆盖率（CGC）和最大色偏（MCS）。正式开展批量计算前，应完成基准模型验证，确认参数更新、物理求解与响应提取的一致性。
膜厚参数化与搜索边界
设计空间包含11个连续变量。RGB微腔通过相应NPB层厚度调节，覆盖层与封装层分别作为独立变量参与优化。结构示意图中的d₁–d₁₁对应模型中的t_cav、t_cap、t_enc参数。下表列出案例采用的参考厚度与搜索范围，单位均为nm。[1]
参数向导将上述变量定义为Optimization类型的连续实数变量（REAL、Continuous）。参考值用于定义基准结构，上下界用于限定设计空间。实际器件的搜索边界应依据膜层功能、沉积工艺及结构可行性重新确定。
性能指标与评价条件
EQE表征外部出射光子数与注入载流子数的比值；CGC表征显示色域对参考色域的覆盖程度；MCS表征观察角度变化引起的最大色坐标偏移。优化方向分别为提高EQE、提高CGC和降低MCS，以兼顾效率、色彩表现与视角稳定性。
官方示例采用CIE 1976 u′v′色度空间和P3参考色域，评价0°–60°范围内的颜色变化。EQE计算采用固定25%电光转换假设，未完整求解电学损耗。不同设计的性能比较应采用一致的计算条件。[2]
03 Lumerical集成与优化目标构建
通过Solver Wizard选择Ansys Lumerical并载入oled_simulation.fsp，可将模型输入注册为设计参数，将计算结果注册为响应量。生成的oled_simulation流程节点可由敏感度分析与优化系统重复调用，实现模型计算的自动化调度。[1]
参数提取与脚本接口
2026 R1集成支持从model、根元素、结构组和分析组提取输入，并从model、分析组及求解器提取输出。集成功能还包括安装与求解器检测、LSF脚本执行、前后处理以及图表和数据导出。GPU执行的适用性取决于具体求解器与模型配置。[1]
自定义LSF接口通过listScriptParameters()声明输入及参考值，通过listScriptResults()声明输出，并由computeScriptResults(parameters)接收参数、执行计算并返回结果。这一接口将膜厚更新与指标提取封装为可重复调用的计算过程。[5]
由三项性能指标构建双目标优化问题
在Criteria设置中，案例将efficiency定义为最大化EQE，将optical_performance定义为最小化MCS+(1−CGC)，其中CGC采用0–1小数形式。后者同时计入角度色偏与色域覆盖缺口，使低色偏和高覆盖率共同改善颜色综合目标。[1]
图2 优化目标表达式与基准设计响应
基准设计的CGC、EQE、MCS分别为0.630744、0.0336847、0.0391174，对应颜色综合目标0.408374。Pareto图以负EQE表示效率目标，以颜色综合目标作为另一坐标，因此解读时需区分原始响应与目标函数值。
目标函数的组合方式决定了不同性能之间的权衡关系。工程应用中，可根据产品需求调整归一化方法与权重，或将性能门槛定义为约束条件。目标或约束变更后，应重新评价候选方案及其Pareto关系。
04 AMOP敏感度分析与模型质量评价
将Sensitivity Wizard应用于已验证的计算流程，在确认参数范围和目标后建立AMOP分析系统。AMOP（Adaptive Metamodel of Optimal Prognosis）通过设计空间采样和物理仿真，自适应构建预测模型。案例流程给出的典型采样规模为100–300个仿真设计点。[1]
实际采样量可随分析配置与迭代过程调整。案例后处理界面记录了404个设计，其中345个成功、54个失败、5个未完成。建模前应检查运行状态与响应完整性，依据有效数据开展模型训练和质量评价。[1]
图3 CoP矩阵与参数总效应
CoP与参数总效应的联合解读
CoP（Coefficient of Prognosis）依据交叉验证预测误差评价模型的预测能力。矩阵Total列中，MCS、EQE、CGC对应值分别为87.4%、83.6%、91.2%。这些数值不等同于单个设计点的预测准确率，需结合残差图检查局部区域，尤其是高性能区域的预测偏差。[1][6]
参数总效应表明，MCS主要受红色微腔厚度影响，对应值为67.4%；EQE的主要影响因素为蓝色和绿色微腔厚度，分别为47.6%和44.7%；CGC主要受蓝色和红色微腔厚度影响，分别为54.4%和36.3%。总效应值不应作为相互独立的占比简单相加。
这些结果为参数筛选和搜索范围调整提供了依据。案例优化配置仍保留全部11个变量，敏感度分析的作用主要体现在识别重点参数与辅助搜索决策。是否固定低影响参数，应结合模型适用范围、预测质量和工艺要求另行判断。[1]
05 非线性响应分析与候选区域识别
敏感度分析确定关键变量，响应面则揭示这些变量与性能之间的非线性关系。案例EQE预测模型采用深度无限混合高斯过程（DIM-GP），图示CoP约为84%。多个局部峰值和低谷表明，仅依靠单向调参难以充分探索设计空间。[1]
图4 EQE响应面与设计353、331的位置
代表性设计点的性能对比
响应面中，设计353位于较高EQE区域，设计331位于较低区域。联动查看对应RGB色度图，可进一步比较两者的色坐标分布与色纯度。效率与颜色表现应分别依据相应响应量评价，再用于综合设计决策。
图示响应面是高维模型的二维参数切片，其形态受其他参数固定值影响。通过切换坐标轴并调整参数滑块，可检查不同切片中的高性能区域，为预优化和局部搜索选择起点。候选区域识别应覆盖多个参数组合，以降低遗漏其他优良解的可能性。
平行坐标筛选与聚类分析
平行坐标图将同一设计的膜厚参数与性能响应关联显示。在EQE、CGC、MCS轴上限定筛选区间后，可识别满足性能要求的参数分布，并按设计编号回查光学结果。该方法便于在多变量、多响应数据中定位候选方案。[1]
K-means聚类进一步按数据相似性对设计分组，用于识别高维设计空间中的分布特征。聚类、响应面与残差分析分别提供结构特征、响应趋势和预测偏差信息；候选方案的最终选择仍以优化目标、约束及物理仿真结果为依据。[1]
06 One Click Optimization多目标搜索
Optimization Wizard继承已定义的参数和优化准则，并提供MOP Solver与Real run两种求值方式。选择One-Click Optimization（OCO）后，可分别基于预测模型或Lumerical物理求解开展搜索。[1]
图5 Real run求值方式及OCO起始设计配置。来源：[1]中的优化演示。
预测模型求值与物理求解驱动优化
MOP Solver利用已建立的预测模型快速评价参数组合，适用于较大范围的设计空间探索。该路径可在不调用原求解器的情况下评价上千个候选设计，识别性能权衡与Pareto候选，并通过高保真仿真验证优选方案。实际计算耗时取决于模型复杂度及分析设置。[1]
Real run在优化迭代中直接调用原始物理模型。本案例因OLED模型求解较快而选择该方式，预测模型用于前期设计空间分析及起始方案筛选，后续优化评价由Lumerical求解结果驱动。[1]
起始方案与计算预算配置
案例启用“Receive best designs from system AMOP”，将敏感度分析阶段获得的优良设计作为优化起点。界面同时支持参考设计、手动指定起始设计和Local search，可根据已有设计信息及搜索目标选择相应配置。
由MOP Solver切换至Real run时，案例将最大设计评估数从4000调整为400。该数值是本阶段的评估预算，与结果库中的累计设计记录数含义不同。工程项目应综合单次求解时间、运行失败率和设计空间规模确定计算预算。
候选方案的物理仿真验证
采用预测模型预优化时，应将候选膜厚回代至STACK，重新计算EQE、CGC、MCS，并检查目标值与约束满足情况。采用Real run时，设计评价已基于物理求解；选定方案仍需复核光谱、角度响应和完整结构参数，保留可追溯的计算结果，并开展后续器件验证。
07 Pareto方案筛选与优化结果分析
Pareto前沿由互不支配的折中方案构成。选定设计点后，Design parameter、Response values和Criteriadata视图联动显示结构参数、原始性能响应与目标函数值，为设计选择提供完整依据。[1]
图6 效率与颜色综合目标之间的Pareto前沿
依据案例汇总结果，CGC提高31.3–33.6个百分点，EQE达到初始值的约3.7–5.7倍。MCS分布于初始值两侧，反映出部分方案在提升效率时需要接受更大的角度色偏。各指标区间对应不同候选设计，不代表区间最优值可在同一结构中同时实现。[1]
设计1299的结构与性能对应关系
设计1299的EQE为0.16337，CGC为0.963399（约96.34%），MCS为0.0188627，对应颜色综合目标约0.0554636。其红、绿、蓝微腔厚度参数分别约为7.03、105.80、59.62nm。复现该方案还需同时采用参数面板中相应的覆盖层与封装层厚度。[1]
设计选择应以同一候选方案的完整参数及性能响应为依据，并结合产品优先级判断其适用性。上述数据属于特定模型条件下的光学仿真结果；整屏功耗与量产良率的改善仍需相应的系统分析、工艺评价及实验验证。
08 工程实施与可制造性验证
联合设计流程由STACK基准建模、参数与响应注册、目标定义、AMOP分析及OCO优化构成。通过模型质量检查、候选方案比较与物理仿真验证，可将设计空间探索结果转化为具有明确结构参数的OLED方案。
模型校准与产品约束
项目实施可基于官方Planar OLED Optimization示例建立初始工作流，在完成单次计算验证后，引入实测材料光学常数、发光光谱和目标器件堆栈。结合基准器件的角度光谱或色坐标进行模型校准，并核对参数单位、搜索边界和结果文件配置。[2]
对于具有明确视角色偏上限的产品，可将MCS定义为约束，在可行域内优化效率。色域覆盖率的最低要求也应纳入可行性评价，使目标函数与约束条件共同反映产品规格。
制造偏差下的稳健性评价
在候选设计附近引入符合工艺能力的膜厚偏差，评价性能分布及其对制造波动的敏感程度，必要时进一步结合电学、热学模型和实验数据。多物理场集成与稳健性分析可扩展现有工作流，但需要独立开展验证，名义光学性能最优并不直接保证制造稳健性。[1]
流程复用与结果可追溯性
除最终膜厚外，项目应保留基准模型、参数范围、目标表达式、采样和优化设置，以及运行状态、预测模型与候选设计编号。通过图表和数据导出建立参数与结果的对应关系，可支持方案复核及材料更新后的重复分析。
OptiSLang与Lumerical的集成将薄膜光学计算纳入可重复执行的设计研究流程。研发团队能够量化关键参数的影响，评估效率与颜色性能之间的权衡，并为器件试制和验证提供具有物理依据的候选结构。
参考资料
[1] Tino Dannenberg、Dimitris Polyzos，Driving Design Optimization with Ansys optiSLang and Ansys Lumerical
[2] Ansys Optics · Planar OLED Optimization
[3] Ansys Optics · Planar OLED Microcavities
[4] Ansys Optics · STACK Product Reference Manual
[5] Ansys optiSLang 2026 R1 · Ansys Lumerical
[6] Ansys Help · Model quality measures
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