はじめに
前回の記事(https://qiita.com/Takeshi_Baba/items/be840825c2c344e12d0e)
では光変調器の位相シフタ部分のDC特性の解析事例について紹介しました。
しかしながら、進行波型の光変調器の場合、電極部分の特性インピーダンスや損失、高周波の屈折率も光変調器の周波数応答を決める重要なパラメータになります。
そこで今回は前回の事例の記事の構造をAnsys HFSS上に設定してSパラメータ解析を実施する事例を紹介します。
＊今回は下図の伝送線路をAnsys HFSS上に設定し、PyAEDTを用いてSパラメータ解析を行う方法をご紹介
解析の流れ
解析の流れは以下の通りです
①HFSSのプロジェクトファイルをGUIベースで作成する(変数化したいパラメータも設定しておく。例えば電極の長さやシグナル、グランド電極の幅など)
②作成したプロジェクトファイルを呼び出して、python上で追加設定するスクリプトなどを追加して実行
③出力された結果の表示と追加解析の実行
となります。
解析の実際
HFSSのプロジェクトファイル
こちらが事前に用意した伝送線路のHFSSのプロジェクトファイルです。
左下の変数欄にあるように電極の長さ(L)や、シグナル(WS)、グランドの幅(WG)、シグナルーグランド間のギャップ(gap)などのパラメータを定義しておきます。
PyAEDTのスクリプト
以下がPyAEDTのスクリプトです。
このスクリプトでは、信号線幅やギャップ、電極長といった幾何パラメータを変更しながら自動で解析を行うことを想定して、HFSS による解析から S パラメータ取得、さらに特性インピーダンスや屈折率、損失までを一括に取得できるように設定しています。
# metal_pad.py
# HFSS (PyAEDT) を用いて S パラ→Z0, n_rf を抽出し、NPZ/CSVに保存する完全版（周波数単位の混乱対策込み）
# ★方法①: Sweep一覧の差分から “今作ったSweep” を特定して、そのSweepからデータ取得する版
# ★追加: RF損失（alpha, dB/mm, dB/cm）を算出・保存・プロット
from pyaedt import Desktop, Hfss
import numpy as np
import argparse, os, sys
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def _normalize_freq_to_hz(freq_raw: np.ndarray) -> np.ndarray:
"""
PyAEDT/HFSS API から返る primary_sweep_values が、設計単位（例: GHz）で返ってくる場合があるため Hz に正規化する。
"""
freq_raw = np.asarray(freq_raw, dtype=float)
if freq_raw.size == 0:
return freq_raw
if np.nanmax(freq_raw) < 1e6:
print("[warn] primary sweep values look NOT in Hz (likely GHz). Converting *1e9 to Hz.")
return freq_raw * 1e9
return freq_raw
def _get_sweep_names(hfss: Hfss, setup_name: str) -> list:
"""Setup配下の sweep 名一覧を（文字列で）取得する。"""
try:
sweeps = hfss.get_sweeps(setup_name)
names = [getattr(sw, "name", str(sw)) for sw in sweeps]
return names
except Exception as e:
print(f"[debug] get_sweeps({setup_name}) failed:", e)
return []
def _pick_newest_created_sweep(before: list, after: list) -> str:
"""
before/after の差分から「今回増えた sweep」を特定する。
"""
set_before = set(before)
added = [x for x in after if x not in set_before]
if len(added) == 1:
return added[0]
if len(added) >= 2:
print("[warn] multiple sweeps added in this run:", added)
return after[-1] if after else ""
print("[warn] no sweep name difference detected. Falling back to the last sweep in 'after'.")
return after[-1] if after else ""
def _compute_rf_loss_from_gamma(gamma: np.ndarray):
"""
gamma = alpha + j*beta [1/m] から損失を算出。
- alpha_np_per_m: [Np/m]
- amp_db_per_m : 振幅減衰[dB/m] = 8.686 * alpha
- pwr_db_per_m : 電力減衰[dB/m] = 17.372 * alpha
- db_per_mm / db_per_cm も返す
"""
gamma = np.asarray(gamma, dtype=np.complex128)
alpha = np.real(gamma) # [Np/m]
amp_db_per_m = 8.686 * alpha
pwr_db_per_m = 17.372 * alpha
amp_db_per_mm = amp_db_per_m / 1e3
amp_db_per_cm = amp_db_per_m / 1e2
pwr_db_per_mm = pwr_db_per_m / 1e3
pwr_db_per_cm = pwr_db_per_m / 1e2
return alpha, amp_db_per_m, pwr_db_per_m, amp_db_per_mm, pwr_db_per_mm, amp_db_per_cm, pwr_db_per_cm
def run_hfss_and_get_impedance(freqs_target_Hz,
design_params,
cpw_length_m,
aedt_path,
design_name="HFSSDesign1",
version="2024.2",
non_graphical=False,
new_desktop=True,
close_projects=False,
close_desktop=False,
use_arccosh=False):
"""
HFSS を開いて S→Z0 と n_rf を取得する。周波数は必ず Hz に正規化して返す。
追加: use_arccosh=True の場合は gamma と RF損失も返す（損失はこの場合のみ物理的に意味がある）
"""
c0 = 3.0e8
Z_ref = 50.0
d = float(cpw_length_m)
setup_name = "Setup1"
# --- 起動モード ---
dkt = Desktop(version=version, new_desktop=new_desktop, non_graphical=non_graphical)
hfss = Hfss(project=aedt_path,
design=design_name,
version=version,
non_graphical=non_graphical,
new_desktop=False)
# --- 単位ログ ---
print(f"[metal_pad] d (for n_rf) = {d:.6e} m (= {d*1e3:.6f} mm)")
for k, v in design_params.items():
print(f"[metal_pad] HFSS param {k} = {v} mm (sent as 'mm')")
# --- 設計変数（mm 前提） ---
for param, value in design_params.items():
hfss[param] = f"{value}mm"
# --- Setup 準備 ---
if setup_name not in hfss.existing_analysis_setups:
setup = hfss.create_setup(setup_name)
setup.props["Frequency"] = "100GHz"
setup.props["MaximumPasses"] = 15
setup.update()
# --- Sweep作成前の一覧 ---
sweeps_before = _get_sweep_names(hfss, setup_name)
print("[debug] sweeps BEFORE create:", sweeps_before)
start_f = float(np.min(freqs_target_Hz))
stop_f = float(np.max(freqs_target_Hz))
npts = int(len(freqs_target_Hz))
if npts < 2 or start_f <= 0 or stop_f <= start_f:
raise ValueError("周波数設定が不正です（点数>=2、start>0、stop>start を満たすこと）")
print(f"[debug] request sweep (Hz): start={start_f:.6e}, stop={stop_f:.6e}, points={npts}")
hfss.create_linear_count_sweep(
setup=setup_name,
units="Hz",
start_frequency=start_f,
stop_frequency=stop_f,
num_of_freq_points=npts,
name="Sweep1"
)
# --- 解析実行 ---
hfss.analyze_setup(setup_name)
# --- 解析後の sweep 一覧 ---
sweeps_after = _get_sweep_names(hfss, setup_name)
print("[debug] sweeps AFTER solve:", sweeps_after)
newest_sweep = _pick_newest_created_sweep(sweeps_before, sweeps_after)
if newest_sweep == "":
raise RuntimeError("Could not determine the created sweep name. sweeps_after is empty.")
setup_sweep_name = f"{setup_name}:{newest_sweep}"
print("[debug] using setup_sweep_name =", setup_sweep_name)
# --- 結果取得 ---
sdata = hfss.post.get_solution_data(
expressions=["S11", "S12", "S21", "S22"],
setup_sweep_name=setup_sweep_name
)
# primary sweep -> Hz 正規化
freq_raw = np.array(sdata.primary_sweep_values, dtype=float)
if freq_raw.size > 0:
print(f"[debug] freq_raw min/max = {np.min(freq_raw):.6g} / {np.max(freq_raw):.6g} (len={len(freq_raw)})")
else:
print("[debug] freq_raw is empty")
freq_Hz = _normalize_freq_to_hz(freq_raw)
if freq_Hz.size > 0:
print(f"[debug] freq_Hz min/max = {np.min(freq_Hz):.6e} / {np.max(freq_Hz):.6e} (len={len(freq_Hz)})")
# S
S11 = np.array(sdata.data_real("S11")) + 1j * np.array(sdata.data_imag("S11"))
S12 = np.array(sdata.data_real("S12")) + 1j * np.array(sdata.data_imag("S12"))
S21 = np.array(sdata.data_real("S21")) + 1j * np.array(sdata.data_imag("S21"))
S22 = np.array(sdata.data_real("S22")) + 1j * np.array(sdata.data_imag("S22"))
# Z0
Z0 = Z_ref * np.sqrt(((1 + S11)**2 - S21**2) / ((1 - S11)**2 - S21**2))
# n_rf & gamma
k0 = 2 * np.pi * freq_Hz / c0
cosh_arg = (1 - S11**2 + S21**2) / (2 * S21)
gamma = None
rf_loss = None
if use_arccosh:
gamma = np.arccosh(cosh_arg) / d # [1/m]
n_rf = gamma / k0 # 複素 n_rf
rf_loss = _compute_rf_loss_from_gamma(gamma)
# 確定ログ（損失）
alpha, amp_db_m, pwr_db_m, amp_db_mm, pwr_db_mm, amp_db_cm, pwr_db_cm = rf_loss
print(f"[debug] alpha (Np/m) min/max = {np.min(alpha):.6e} / {np.max(alpha):.6e}")
print(f"[debug] loss (amp dB/mm) min/max = {np.min(amp_db_mm):.6e} / {np.max(amp_db_mm):.6e}")
print(f"[debug] loss (pwr dB/mm) min/max = {np.min(pwr_db_mm):.6e} / {np.max(pwr_db_mm):.6e}")
else:
cos_arg = np.real(cosh_arg)
cos_arg = np.clip(cos_arg, -1.0, 1.0)
n_rf = (1.0 / (k0 * d)) * np.arccos(cos_arg) # 実数
print("[info] use_arccosh=False -> gamma/loss not available (phase-only approximation).")
# 健全性
if len(freq_Hz) == 0:
raise RuntimeError("HFSSの結果が取得できませんでした（freq が空）")
if np.any(~np.isfinite(freq_Hz)):
raise RuntimeError("freq に非有限値が含まれています")
hfss.release_desktop(close_projects=close_projects, close_desktop=close_desktop)
return freq_Hz, Z0, n_rf, gamma, rf_loss
# ===== CLI / Spyder 対応 =====
if __name__ == "__main__":
def _running_in_spyder():
return ("spyder_kernels" in sys.modules) or ("SPYDER_PID" in os.environ)
parser = argparse.ArgumentParser(description="Run HFSS via PyAEDT and extract Z0, n_rf, and RF loss.")
parser.add_argument("--aedt", type=str,
default=r"C:\Users\babatake\Desktop\test_CPW2.aedt",
help="Path to the AEDT project (.aedt)")
parser.add_argument("--design", type=str, default="HFSSDesign1", help="Design name")
parser.add_argument("--version", type=str, default="2024.2", help="AEDT version")
parser.add_argument("--non-graphical", action="store_true", help="Headless mode")
parser.add_argument("--attach", action="store_true",
help="Attach to existing AEDT instead of launching new (recommended for Spyder)")
parser.add_argument("--close-desktop", action="store_true",
help="Close AEDT at the end (default: keep open)")
parser.add_argument("--start", type=float, default=1e9, help="Start freq [Hz]")
parser.add_argument("--stop", type=float, default=1e11, help="Stop freq [Hz]")
parser.add_argument("--points", type=int, default=21, help="Number of points")
parser.add_argument("--length_mm", type=float, default=0.1, help="CPW length d [mm] (for n_rf)")
parser.add_argument("--WG_mm", type=float, default=0.1, help="WG width [mm]")
parser.add_argument("--WS_mm", type=float, default=0.01, help="Signal width [mm]")
parser.add_argument("--gap_mm", type=float, default=0.01, help="Gap [mm]")
parser.add_argument("--L_mm", type=float, default=0.1, help="HFSS param L [mm]")
parser.add_argument("--save", type=str, default="hfss_cpw_results.npz", help="Output NPZ path")
parser.add_argument("--csv", type=str, default="hfss_cpw_results.csv", help="Output CSV path")
parser.add_argument("--plot", action="store_true", help="Plot results")
parser.add_argument("--use-arccosh", action="store_true",
help="Use arccosh to compute complex n_rf (required for RF loss extraction)")
args = parser.parse_args()
args.plot = True # ★要望どおり残す
args.use_arccosh = True
print(f"[debug] args.start/stop/points = {args.start} / {args.stop} / {args.points}")
in_spyder = _running_in_spyder()
new_desktop = not (args.attach or in_spyder)
non_graphical = args.non_graphical and (not in_spyder)
close_desktop = args.close_desktop and (not in_spyder)
freqs_target_Hz = np.linspace(args.start, args.stop, args.points)
design_params = {"WG": args.WG_mm, "WS": args.WS_mm, "gap": args.gap_mm, "L": args.L_mm}
d_m = args.length_mm * 1e-3
print(f"AEDT: {args.aedt}")
print(f"Design: {args.design} | Version: {args.version}")
print(f"Mode: {'attach(existing GUI)' if not new_desktop else 'launch new'} | "
f"{'GUI' if not non_graphical else 'headless'} | "
f"{'keep GUI' if not close_desktop else 'close GUI'}")
print(f"Freq request: {args.start:.3e} Hz → {args.stop:.3e} Hz | points={args.points}")
print("Running sweep ...")
freq_Hz, Z0, n_rf, gamma, rf_loss = run_hfss_and_get_impedance(
freqs_target_Hz=freqs_target_Hz,
design_params=design_params,
cpw_length_m=d_m,
aedt_path=args.aedt,
design_name=args.design,
version=args.version,
non_graphical=non_graphical,
new_desktop=new_desktop,
close_projects=False,
close_desktop=close_desktop,
use_arccosh=args.use_arccosh
)
print("Done.")
# NPZ保存（gamma/lossも入れる）
np.savez(args.save,
freq_Hz=freq_Hz,
Z0=Z0,
n_rf=n_rf,
gamma=gamma if gamma is not None else np.array([]),
design_params=design_params,
d_m=d_m,
use_arccosh=args.use_arccosh)
print(f"[NPZ] saved: {os.path.abspath(args.save)}")
# CSV保存
freq_Hz = np.asarray(freq_Hz, dtype=np.float64)
out = {
"freq_Hz": freq_Hz,
"Z0_real": np.asarray(np.real(Z0), dtype=np.float64),
"Z0_imag": np.asarray(np.imag(Z0), dtype=np.float64),
"n_rf_real": np.asarray(np.real(n_rf), dtype=np.float64),
"n_rf_imag": np.asarray(np.imag(n_rf), dtype=np.float64),
}
# RF損失（use_arccosh=True の時のみ追加）
if rf_loss is not None:
alpha, amp_db_m, pwr_db_m, amp_db_mm, pwr_db_mm, amp_db_cm, pwr_db_cm = rf_loss
out.update({
"alpha_Np_per_m": np.asarray(alpha, dtype=np.float64),
"loss_amp_dB_per_m": np.asarray(amp_db_m, dtype=np.float64),
"loss_pwr_dB_per_m": np.asarray(pwr_db_m, dtype=np.float64),
"loss_amp_dB_per_mm": np.asarray(amp_db_mm, dtype=np.float64),
"loss_pwr_dB_per_mm": np.asarray(pwr_db_mm, dtype=np.float64),
"loss_amp_dB_per_cm": np.asarray(amp_db_cm, dtype=np.float64),
"loss_pwr_dB_per_cm": np.asarray(pwr_db_cm, dtype=np.float64),
})
df = pd.DataFrame(out)
df.to_csv(args.csv, index=False, float_format="%.12e")
print(f"[CSV] saved: {os.path.abspath(args.csv)}")
# プロット（表示用に GHz）
if args.plot:
f_GHz = freq_Hz / 1e9
# (1) |Z0|
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(f_GHz, np.abs(Z0), label="|Z0| [Ohm]")
plt.xscale("log")
plt.xlabel("Frequency [GHz]")
plt.ylabel("|Z0| [Ohm]")
plt.grid(True, which="both")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
# (2) Re/Im(Z0)
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(f_GHz, np.real(Z0), label="Re(Z0) [Ohm]")
plt.plot(f_GHz, np.imag(Z0), label="Im(Z0) [Ohm]")
plt.xscale("log")
plt.xlabel("Frequency [GHz]")
plt.ylabel("Z0 [Ohm]")
plt.grid(True, which="both")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
# (3) n_rf
plt.figure(figsize=(8, 5))
if args.use_arccosh:
plt.plot(f_GHz, np.real(n_rf), label="Re(n_rf) [-]")
plt.plot(f_GHz, np.imag(n_rf), label="Im(n_rf) [-]")
else:
plt.plot(f_GHz, np.real(n_rf), label="n_rf (real) [-]")
plt.xscale("log")
plt.xlabel("Frequency [GHz]")
plt.ylabel("n_rf [-]")
plt.grid(True, which="both")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
# (4) RF損失（dB/mm, dB/cm）
if rf_loss is not None:
_, _, _, amp_db_mm, pwr_db_mm, amp_db_cm, pwr_db_cm = rf_loss
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(f_GHz, amp_db_mm, label="Loss (amp) [dB/mm]")
plt.plot(f_GHz, pwr_db_mm, label="Loss (power) [dB/mm]")
plt.xscale("log")
plt.xlabel("Frequency [GHz]")
plt.ylabel("Loss [dB/mm]")
plt.grid(True, which="both")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(f_GHz, amp_db_cm, label="Loss (amp) [dB/cm]")
plt.plot(f_GHz, pwr_db_cm, label="Loss (power) [dB/cm]")
plt.xscale("log")
plt.xlabel("Frequency [GHz]")
plt.ylabel("Loss [dB/cm]")
plt.grid(True, which="both")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
else:
print("[info] RF loss plot skipped (set --use-arccosh to enable complex gamma/loss).")
解析後に取得した S パラメータ（S11、S21 など）からは、進行波型伝送線路の理論式に基づいて特性インピーダンス(Z0)を求めてます。を算出しています。基準インピーダンスは 50 Ω としており、一般的な二端子ネットワークの関係式をそのまま用いています。また、RF 有効屈折率nrfは線路長dと自由空間波数k0から求めています。計算結果は NumPy の NPZ 形式および CSV 形式で保存されるため、後段で Lumerical や Python を用いた回路解析、光学解析、あるいは電気・光学連成シミュレーションにそのまま利用することができます。
解析結果
こちらが解析結果になります。
これらの結果は、上記のスクリプトを実施すると自動でcsvで保存されるようになっていますので、それらの解析結果を利用して、変調器の光F特などを求めるのに有効です。
※本記事は筆者個人の見解であり、所属組織の公式見解を示すものではありません。
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