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Uncertainty quantification guided robust design for nanoparticles' morphology

机译：不确定度量化指导纳米颗粒形态的稳健设计

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The automatic inverse design of three-dimensional plasmomc nanoparticles enables scientists and engineers to explore a wide design space and to maximize a device's performance. However, due to the large uncertainty in the nanofabrication process, we may not be able to obtain a deterministic value of the objective, and the objective may vary dramatically with respect to a small variation in uncertain parameters. Therefore, we take into account the uncertainty in simulations and adopt a classical robust design model for a robust design. In addition, we propose an efficient numerical procedure for the robust design to reduce the computational cost of the process caused by the consideration of the uncertainty. Specifically, we use a global sensitivity analysis method to identify the important random variables and consider the non-important ones as deterministic, and consequently reduce the dimension of the stochastic space. In addition, we apply the generalized polynomial chaos expansion method for constructing computationally cheaper surrogate models to approximate and replace the full simulations. This efficient robust design procedure is performed by varying the particles' material among the most commonly used plasmomc materials such as gold, silver, and aluminum, to obtain different robust optimal shapes for the best enhancement of electric fields. (c) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：三维等离子纳米粒子的自动逆设计使科学家和工程师能够探索广阔的设计空间，并最大限度地提高设备的性能。但是，由于纳米加工过程中的较大不确定性，我们可能无法获得物镜的确定性值，并且物镜可能会因不确定性参数的微小变化而发生巨大变化。因此，我们考虑了仿真中的不确定性，并针对鲁棒性设计采用了经典的鲁棒性设计模型。此外，我们为鲁棒设计提出了一种有效的数值程序，以减少由于不确定性而引起的过程的计算成本。具体来说，我们使用全局敏感性分析方法来识别重要的随机变量，并将不重要的变量视为确定性变量，从而减小随机空间的维数。此外，我们将广义多项式混沌展开方法用于构建计算上更便宜的代理模型，以近似并替换完整的模拟。通过在最常用的等离子材料（例如金，银和铝）中改变颗粒的材料，可以执行这种有效的稳健设计过程，以获得不同的稳健最佳形状，以最佳地增强电场。 （c）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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