【前沿资讯】基于人工智能算法的光纤激光器超短脉冲优化
光纤激光器以其优异的光束质量、高稳定性和紧凑型结构为特点，在光通信和精密制造等领域具有重要意义。超短脉冲因其脉冲持续时间短、光谱含量多样、峰值功率高等特点，广泛应用于激光加工、光存储、生物医学、激光成像等领域。然而，光纤激光器内部的超短脉冲演化过程复杂、高非线性，受到色散、损耗、增益和非线性效应等诸多方面的影响。传统的光纤激光器超短脉冲模拟采用分步傅立叶变换方法，该方法需要遍历光纤内的多个参数以达到脉冲的最佳状态，模拟是一个非常耗时的过程。
为了解决这一问题，研究人员探索了将人工智能算法引入光纤激光器超短脉冲优化的创新方法。Han等人使用神经网络模型来拟合和预测多个参数对光纤激光器内脉冲特性的影响，通过遗传算法实现参数优化，以确定最佳脉冲持续时间、脉冲能量和峰值功率。这种方法的优点在于可以快速有效地综合评估多个参数对超短脉冲特性的影响，无需进行大量的实验和复杂的理论分析。
具体来说，研究人员首先使用分步傅立叶变换生成训练样本，每个样本封装了激光腔参数并输出脉冲信息。然后，构建神经网络模型，将这些样本作为数据集进行训练，以拟合七个激光腔参数与脉冲信息之间的非线性关系。训练后的神经网络能够对随机生成的七个激光腔参数的脉冲信息进行预测。接着，利用遗传算法和神经网络生成的拟合函数，搜索锁模光纤激光器的极值，从而达到最佳性能。遗传算法基于自然选择的概念，通过随机创建初始个体群体，评估它们的适应度，选择得分最高的个体作为亲本，通过交叉和突变产生下一代，形成新的种群，逐步逼近最优解。
通过这种方法，研究人员成功地优化了光纤激光器的超短脉冲特性，脉冲宽度被缩短到最小2.03159ps，比数据集中的最小脉冲宽度范围小0.96841ps；脉冲能量有所增加，最大记录能量为115.345pJ，超过了数据集中最大能量范围8.345pJ；峰值功率也得到了提高，最大记录峰值功率为21.1061W，超过了数据集中7.1061W的最大功率范围。
这种基于人工智能算法的光纤激光器超短脉冲优化方法，不仅显著提高了优化效率和准确性，还为激光精密加工等潜在应用铺平了道路。随着人工智能技术的不断发展，其在光纤激光器领域的应用前景将更加广阔。
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光学冷加工全流程：从毛坯到精密镜片的制造工艺
一片直径50mm的精密球面透镜，从一块粗糙的玻璃毛坯到面形精度λ/10、表面粗糙度Ra<1nm的成品，需要经历十余道工序。每一道工序都有特定的设备、工艺参数和检测标准，任何环节的失控都会在最终元件上留下不可逆的缺陷。本文系统梳理光学冷加工从铣磨、精磨、抛光到定心磨边的完整工艺流程，为光学制造从业者提供⼀份全景式的工艺参考。
2026-07-09
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OptiCentric® IR — 红外镜头定心装调:从 3.39μm 到 10.5μm,让红外光学"对得齐、装得稳"
红外镜头、夜视系统、热成像模组……这些设备里跑的,可能是 3μm、5μm,甚至 10μm 量级的光波。面对这种波段,常规可见光定心仪压根看不到信号——镜片要么把光吃掉了,要么把光反射走了,自准直仪的 CCD 上只剩一片漆黑。OptiCentric® IR 红外偏心仪就是为了解决"看不见"这个根本问题而生的。
2026-07-09
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精密光学装配技术：从单透镜到系统的装调方法与精度控制
一片面形精度λ/20、偏心<0.2μm的完美透镜，装入镜筒后，如果装配误差为5μm——系统MTF劣化可能超过自身光学设计的允差。精密光学装配不是简单的"把镜片放进去拧紧"，而是一项以微米为单位的系统工程。本文从装调基准选择、胶合/压装/螺纹装配三种方式、以及装调过程中的在线检测三个维度，系统介绍精密光学的装配技术。
2026-07-09
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光学薄膜膜系设计基础：增透膜、反射膜与分光膜的原理与工程选择
一片未经镀膜的冕牌玻璃表面，仅因菲涅耳反射就会损失约4%的入射光。经过6~8片镜片的镜头，累积光损失可达25%~35%。光学薄膜的核心任务，就是通过精确控制纳米级厚度的介质膜层，将光的反射、透射和吸收特性调节到设计目标。本文从薄膜光学的基本原理出发，系统介绍增透膜、高反射膜和分光膜三类最常用膜系的设计思路和工程考量。
2026-07-08
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光学元件精密清洁与维护：从实验室到产线的操作规范
一颗直径5μm的灰尘颗粒，落在干涉仪参考面上，产生的散射信号足以让λ/50的精度退化到λ/10。在精密光学领域，清洁不是"擦干净就行"的保洁工作——它是保护光学表面和测量精度的一道严谨工序。本文从污染物类型、清洁剂选择、操作手法和设备维护四个维度，系统梳理光学元件的精密清洁规范。
2026-07-08
