Iterative 2D-Formvorhersage elektrisch deformierbarer dielektrischer Tropfen für optische Bauteile

Elektrisch deformierbare Polymertropfen sind ein vielversprechender Ansatz zur Fertigung von Freiform- und Mikrooptiken, jedoch fehlt ein effizientes Modell zur Konturvorhersage, um gezielte Formen zu realisieren. Diese Arbeit entwickelt eine solche Methodik, die aus einer Experimentierumgebung und einer 2D-Prozesskette besteht. Diese Prozesskette basiert auf Schattenwurfbildern der Tropfen, aus denen über eine polarraumbasierte Konturapproximation (PBCA) die Kontur extrahiert und mit einem physikalischen Modell kombiniert wird. Der Tropfen wird dabei als 2D-Kontur vereinfacht. Das Modell betrachtet die Young-Laplace-Gleichung als Krümmungsbilanz und erweitert sie um einen elektrischen Term, der durch eine Finite-Elemente-Methoden (FEM) Simulation berechnet wird. In der Simulation wird die durch Maxwell-Wagner-Polarisation beschriebene induzierte effektive Oberflächenladung σₛ berücksichtigt und iterativ berechnet. Um aus der Krümmung die 2D-Tropfenkontur zu rekonstruieren, wird eine entsprechende Methodik vorgestellt. Ergänzend wird eine geometrische 3D-Rekonstruktion aus zwei orthogonalen Ansichten zur Validierung der Messkette implementiert. Diese ist nicht Teil des Vorhersagemodells und dient ausschließlich der Verifizierung des Aufbaus. Die Experimente an einem verlustbehafteten dielektrischen Polymer (PR48) und einer isolierenden dielektrischen Ölsäure zeigen, dass es mit der 2D-Methodik möglich ist, die Kontur mit einer mittleren Restabweichung von 10 - 50 µm zwischen Messkontur und Vorhersagekontur voraussagen. Zusätzlich zeigt die Untersuchung, dass die Berücksichtigung der Oberflächenladung σₛ die mittlere Abweichung der 2D-Kontur um bis zu 50 % reduziert. Raytracing-Untersuchungen zeigen dabei eine geringere Abweichung der optischen Weglängendifferenz unter Berücksichtigung der Oberflächenladung. Die Oberflächenladung σₛ korreliert im Gegensatz zur Ölsäure beim Polymer stark mit der Spannung (Korrelationskoeffizient 0,93 - 0,98). Letztendlich bleibt die 2D-Vereinfachung die Hauptlimitation. Der nächste Schritt ist ein physikalisches 3D-Modell, um ein vollständiges inverses Design zu ermöglichen.