本教程包含以下部分：
1：简介
2：光通道
3：功率传播或场传播
4：激光活性离子
5：放大器和激光器的连续波操作
6：放大和产生短脉冲
7：超短脉冲
8：使用自制软件还是商业产品？
以下是Paschotta 博士关于光纤放大器和激光器建模教程的第 1 部分。
第 1 部分：简介
不，我们不会直接跳入技术细节！相信我，有些方面是非常值得事先考虑的。
顺便说一句，这些想法并不特定于有源光纤设备，而是可以相当普遍地应用于科学和技术建模。
建模是什么意思？
通常，模型是一种心理结构，应该类似于现实的某些部分——例如，光纤放大器中从泵浦光到信号光的功率转换或光纤中超短脉冲的传播。请记住，建模总是从思考开始；只有在稍后的时间点，诸如使用软件计算事物之类的方面才会发挥作用。
为了有用，模型必须比现实简单。
​模型总是比它应该类似于的现实简单得多。现实是极其复杂的，我们的头脑无法处理绝对复杂的事情。幸运的是，通过处理非常简化的概念，可以理解现实的许多方面。例如，为了对光纤放大器中发生的事情有一个非常有帮助的了解，您不必处理纤芯的详细微观结构，即所有光子与光纤中所有原子的相互作用等等。相反，您可以使用非常简化的模型，这些模型仅通过几个相对简单的微分方程来描述光和物质的相互作用。
如果您自己还不是很有经验，您可能希望获得有关要实施哪种类型的模型的有效建议。
​当然，如果模型过于简化，它可能不适合其用途。然后它可能无法与现实的某些相关方面相似。在建模项目开始时要做出的一些基本决策涉及选择合适的模型类型，足够现实，但同时又不会过于复杂。这部分工作可能具有挑战性；它通常需要丰富的经验。此时您可能希望获得有能力的帮助——例如，以与软件用户许可证一起提供的有用技术支持的形式.
​即使使用好的建模软件，您当然也需要在一定程度上了解所涉及的物理特性。但是，您经常会发现您必须处理的结构并没有那么复杂。相比之下，在实验室中处理生活的所有复杂性可能非常具有挑战性。
所涉及的数学可能很困难，但您可以将其留给软件开发人员。
​为了获得我们在放大器和激光器设计中通常需要的定量答案，我们需要包含大量数学的定量模型。事实证明，求解某些看起来相对单纯的微分方程可能非常困难，需要复杂的算法。但是，如果您使用制作精良的软件工具，则不必处理此类细节。相反，您只需要以某种方式为软件提供相关输入并将其配置为计算所需的输出并正确显示它们。只有软件开发人员在所涉及的数学方面遇到了所有麻烦。
​没有任何型号就不可能开发激光器或放大器！
顺便说一句，在没有任何模型的情况下，也就是在没有这种设备的某种心理表征的情况下，开发诸如光纤激光器和放大器之类的事情是完全不可能的。至少，您需要一些关于这些设备的功能以及如何改进它们的想法。然而，这种心智模型可能还不够。原因之一是它们无法为您提供可靠的定量结果。
​您如何从模型中受益？
无论您是在工业界工作还是科学研究人员，您都需要产生结果：例如，
​• 让某个光纤放大器正常工作，或
• 提高对某些设备的理解是过程。
这是模型可以非常支持您的工作的地方。但是，您应该始终牢记，模型应该用作产生结果的工具，而不是您的工作目的。
一开始，明确提出你的问题和目标！这可能需要一些纪律，但这是非常值得的。
强烈建议您在投入大量时间或金钱进行建模之前，清楚地制定您想要解决的所有问题以及您想要达到的目标。例如，您的列表可能如下所示：
​• 如果我得到某种光纤，期望我可以用它来达到某种性能水平（例如，某种波长的信号输出功率）是否现实？
​• 如果是，在什么情况下可能？例如，所需的泵浦功率和泵浦波长、最佳光纤长度等是多少？
在另一种情况下，您的问题可能完全不同：
​• 纤维中发生的某种已知效应是否可能是未达到特定性能水平的原因？
​• 在哪些情况下这种影响可能是有害的，我该如何减轻或消除它？
如果您确切地知道自己在寻找什么，这将极大地帮助您确定所需的模型类型并估计实现目标的难度。此外，您将不太可能将时间浪费在繁琐的工作上，而这些工作预计不会让您更接近目标。
在某些情况下，您可能会意识到某些目标无法通过模型实现。例如，答案可能取决于您无法掌握的某些数据。在其他情况下，您可能正在寻找意想不到的效果，而这些效果在不包含某些细节的模型中是找不到的。
当然，建模并不是万能的解决方案。但是，它在许多情况下都非常有价值。一些例子：
避免无论如何都行不通的尝试已经非常有价值！
​• 用模型做一些计算，你可能会发现某种技术方法没有机会奏效，这样你就可以避免订购昂贵的设备，做繁琐的实验室实验，最后变得非常沮丧。
​• 在对实验设置实施某些更改之前，您可以使用模型更快地找出预期的性能变化。当然，您还可以更好地计划如何准确地更改您的设置。
​• 如果您的设置没有像您最初预期的那样工作，模型可以帮助您确定原因——例如，这是否可能是由某些影响引起的。有时，您可能会发现某些零件的参数与供应商所说的不一致。然后，您可以识别故障部件或获得更准确的参数集，从而更好地预测某些性能数据。
无论有没有建模，您都可能得到意想不到的结果。然后，您将不得不分析它们的原因——使用模型通常要简单得多。
最后，您可以做更有效率的工作，既省时又省钱。在这种情况下，您应该适当地考虑损失时间的价值（而不仅仅是花费的部分）——可能不仅是在那段时间支付的工资，还包括失去的机会。在行业中，最小化上市时间可能是在竞争对手占领该领域之前开发市场潜力的关键。同样，科学发现的功劳严重依赖于对事物的快速理解。
如果使用模型更有效，那么你不能不这样做！
经过这些思考，您可能会发现很明显，需要将用于建模的资源（时间和金钱）与预期收益进行比较。你是否投入一些钱来获得一个强大的模拟软件并花一些时间来熟悉它，不应该取决于你是否缺钱。毕竟，在这种情况下，您最不可能因为低效工作而浪费资源！
​试错法可以替代吗？
​人们常想：让我们在实验室里简单地尝试一下某些想法是否有效。不幸的是，这并不是那么简单：
​• 首先，您需要某些设备；掌握它需要一些时间和金钱。
​• 如果实验设置没有按预期工作，则很难找出原因。毕竟，您的设置不会告诉您！您必须根据可以检查和衡量的内容来解释发生的情况。不幸的是，测量某些感兴趣的东西通常几乎不切实际，例如有源光纤内各处的光功率和光谱。相比之下，计算机模型是完全“透明的”——任何计算的数量都可以检查！
​• 对实验结果的某些解释只能基于对您的系统的某种定量理解——即在某些模型上！你可能会觉得脑海中某些模糊的想法可能足以理解情况，但这样的尝试很容易失败；例如，您可能完全被误导了，没有意识到某些效果在某些情况下的重要性。
​注意不要在黑暗中“钓鱼”浪费资源！
​嗯，在某些情况下，实验测试是最合适的。但是，它们通常有很多其他的，几乎是在黑暗中钓鱼，只有定量模型才能让您有机会真正了解您的系统。当然，理解是控制事物和实现目标的关键。
​什么是最好的模型？
有些人似乎认为最好的模型是最全面、最准确地描述现实的模型。然而，人们应该记得，模型应该始终是产生某些所需结果的工具。现在，判断模型有用性的合理标准是什么？以下是一些建议：
​​最好的模型不一定是最全面和最准确的模型，因为其他几个方面也与其有用性有关。
​• ​当然，模型应该产生相当准确的结果。然而，例如，当限制因素无论如何都是可用输入数据的准确性时，争取非凡的数值准确性并没有帮助。
​​• 尽可能简单的模型有助于高效工作。它不应该需要比实际需要更多的输入——尤其是那些很难掌握的输入数据。
​• 如果计算机模型可以快速进行计算，您也会很感激。
​当然，不同方面的重要性取决于具体情况。查看您的具体要求，您需要确定需要包含哪些物理效果以及可以使用哪些简化假设。当然，这需要一些经验；对于决定此类问题，您可以从有能力的技术支持中获益。
发表于 2022-5-18 16:36