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熔石英元件在激光輻照下?lián)p傷增長特性的預(yù)測方法與流程

文檔序號:40656008發(fā)布日期:2025-01-10 19:07閱讀:9來源:國知局
熔石英元件在激光輻照下?lián)p傷增長特性的預(yù)測方法與流程

本發(fā)明涉及光學(xué)元件損傷預(yù)測,特別是一種基于深度學(xué)習(xí)決策樹算法的熔石英元件損傷增長特性預(yù)測方法。


背景技術(shù):

1、熔石英作為一種性能優(yōu)異的光學(xué)材料,廣泛使用在各類激光器中,特別是紫外光波段。然而由于紫外波段光子能量提升,熔石英光學(xué)前、后表面都會發(fā)生初始損傷,大量初始損傷點(diǎn)在后續(xù)激光輻照下發(fā)生損傷增長現(xiàn)象。

2、熔石英的初始損傷特性和損傷增長特性是兩個主要研究關(guān)注內(nèi)容,其中實(shí)現(xiàn)熔石英元件的損傷增長特性精確預(yù)測對激光裝置穩(wěn)定運(yùn)行有重要的意義。目前,熔石英元件表面的損傷增長特性受到多種因素的影響,損傷增長特性無法直接測量,包括以下內(nèi)容:單獨(dú)損傷點(diǎn)的內(nèi)部化學(xué)成分和物質(zhì)結(jié)構(gòu)不同導(dǎo)致?lián)p傷增長特性存在差異;損傷點(diǎn)多發(fā)次激光輻照呈現(xiàn)指數(shù)增長和線性增長,甚至還有線性增長和指數(shù)增長混合的情況,以及每個損傷點(diǎn)尺寸對損傷增長閾值影響不同無法預(yù)測損傷點(diǎn)損傷增長概率;損傷點(diǎn)的內(nèi)部成分、物質(zhì)結(jié)構(gòu)、激光能量吸收因子等多因素影響難以量化,以及每一個損傷點(diǎn)承受激光能量、脈寬、局部通量等不同條件對損傷增長影響?,F(xiàn)有損傷增長特性基于統(tǒng)計(jì)概率模型(見在先技術(shù)1,probability?of?growth?of?small?damage?sites?on?the?exit?surface?of?fusedsilica?optics,2012vol.20,no.12optics?express),通過觀測大量損傷點(diǎn)在理想條件下的增長行為,并根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)擬合數(shù)學(xué)模型進(jìn)行損傷增長特性預(yù)測。

3、然而,統(tǒng)計(jì)概率模型難以精確反映每個損傷點(diǎn)在實(shí)際條件下的增長情況;也難以適應(yīng)大量損傷點(diǎn)、損傷尺寸范圍大、損傷點(diǎn)尺度分布不均勻的損傷特性批量預(yù)測情況。因此,需要尋找更有效、更精確、更普適的方法來預(yù)測熔石英元件表面損傷增長特性。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提出了一種熔石英元件損傷增長特性預(yù)測方法,使用小樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練損傷增長預(yù)測模型,可以實(shí)現(xiàn)熔石英元件表面損傷點(diǎn)增長特性預(yù)測。

2、本發(fā)明的技術(shù)解決方案如下:

3、一種熔石英元件損傷增長特性預(yù)測方法,其特點(diǎn)在于,包括步驟如下:

4、步驟s1.獲取熔石英元件損傷增長特性的樣本數(shù)據(jù)的方法;

5、步驟s1.1:將激光光束匯聚后輻照熔石英元件,通過調(diào)節(jié)激光能量制備損傷點(diǎn)陣列,每個陣列中包含不少于1個標(biāo)記點(diǎn),將非標(biāo)記點(diǎn)的損傷點(diǎn)進(jìn)行編號;

6、步驟s1.2:利用顯微成像系統(tǒng)記錄陣列損傷點(diǎn)的初始等效面積si,并計(jì)算損傷點(diǎn)的初始等效直徑di,公式如下:

7、

8、式中i=1、2、3、…、n,i表示第i個損傷點(diǎn),;

9、步驟s1.3:調(diào)節(jié)熔石英元件位置,用厘米級平頂激光光斑覆蓋制備的損傷點(diǎn)陣列,并記錄激光輻照參數(shù),包括激光能量、脈寬、激光光斑近場光強(qiáng)分布等,根據(jù)損傷點(diǎn)與光強(qiáng)分布的相對空間位置關(guān)系,結(jié)合激光能量,計(jì)算獲得每一個損傷點(diǎn)的局部激光輻照通量;

10、步驟s1.4利用顯微成像系統(tǒng)記錄陣列中每一個損傷點(diǎn)輻照后的等效面積si',計(jì)算損傷點(diǎn)增長后的等效直徑di';

11、

12、步驟s1.5:將陣列中每一個損傷點(diǎn)的初始等效直徑、激光能量、脈寬、局部激光輻照通量等作為預(yù)測輸入特征,將每一個損傷點(diǎn)增長后的等效直徑作為預(yù)測輸出特征;

13、步驟s1.6:重復(fù)s1.1-s1.5直到采集足夠的損傷增長特性數(shù)據(jù);

14、步驟s2:熔石英元件損傷增長特性預(yù)測模型的構(gòu)建和訓(xùn)練,采用決策樹算法構(gòu)建模型,測量獲得的損傷點(diǎn)增長特征包括并不限于初始損傷點(diǎn)等效直徑、激光能量、脈寬和局部激光輻照通量作為特征量,測量獲得的損傷點(diǎn)實(shí)際增長后的等效直徑作為真值訓(xùn)練決策樹模型中的超參;

15、步驟s3:將待測熔石英元件的初始損傷點(diǎn)等效直徑、激光能量、脈寬和局部激光輻照通量等實(shí)際數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的熔石英元件損傷增長特性預(yù)測模型,獲得損傷點(diǎn)增長后的等效直徑預(yù)測值,即熔石英元件損傷增長特性預(yù)測結(jié)果。

16、所述步驟s2熔石英元件損傷增長特性預(yù)測模型的構(gòu)建和訓(xùn)練,具體包括:

17、步驟s2.1:構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)決策樹算法的熔石英元件損傷增長特性預(yù)測模型,其中決策樹的節(jié)點(diǎn)根據(jù)損傷增長特性的信息熵增益劃分決策樹的樹枝和葉;

18、步驟s2.2:將n個損傷點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)中的m個損傷點(diǎn)(m<n)相關(guān)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練決策樹算法模型,其中初始損傷點(diǎn)等效直徑、激光能量、激光脈寬、損傷點(diǎn)局部通量等作為預(yù)測輸入特征,將損傷點(diǎn)增長后等效直徑作為預(yù)測輸出特征;

19、步驟s2.3:建立損失函數(shù):

20、

21、式中m為用于訓(xùn)練模型的損傷點(diǎn)總數(shù)量;yi為第i個損傷點(diǎn)增長后的等效直徑真實(shí)值;yi為第i個損傷點(diǎn)等效直徑預(yù)測值;

22、

23、步驟s2.4:根據(jù)損失函數(shù)mae和r2評價模型的得分評價與預(yù)測精度,獲得候選模型,其中mae數(shù)值越低、r2越接近1表示預(yù)測精度越高;為多個損傷點(diǎn)等效直徑預(yù)測值的平均值;

24、步驟s2.5:將n-m個損傷點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證模型,防止過擬合;

25、步驟s2.6:不斷調(diào)整決策樹算法模型超參數(shù)——最大深度max_depth,當(dāng)max_depth=k時,損傷函數(shù)最小,而max_depth大于k時,訓(xùn)練數(shù)據(jù)精度提升但是驗(yàn)證數(shù)據(jù)精度下降,從而確定max_depth=k為最優(yōu)模型,保存該模型。

26、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明方法具有以下優(yōu)點(diǎn),

27、1.本發(fā)明利用深度學(xué)習(xí)決策樹算法通過損傷點(diǎn)初始尺度、損傷點(diǎn)局部通量、激光能量、激光脈寬等特征,實(shí)現(xiàn)批量化初始損傷點(diǎn)的增長特性預(yù)測,預(yù)測能力與預(yù)測精度高。

28、2.本發(fā)明模型建立的樣本數(shù)據(jù)量更少,方法簡單易于拓展,適用于小樣本數(shù)據(jù)。在不同能量、不同初始損傷尺寸等條件下實(shí)現(xiàn)熔石英元件批量化損傷增長特性的準(zhǔn)確預(yù)測;



技術(shù)特征:

1.一種熔石英元件損傷增長特性預(yù)測方法,其特征在于,包括步驟如下:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的熔石英元件損傷增長特性預(yù)測方法,其特征在于,所述步驟s2中熔石英元件損傷增長特性預(yù)測模型是采用深度學(xué)習(xí)決策樹算法構(gòu)建與訓(xùn)練,具體包括:


技術(shù)總結(jié)
一種基于深度學(xué)習(xí)的熔石英元件損傷增長特性預(yù)測方法,包括步驟:使用預(yù)先制備好的損傷點(diǎn)陣列,利用顯微成像系統(tǒng)拍攝損傷點(diǎn)陣列每一個損傷點(diǎn)面積計(jì)算損傷點(diǎn)等效直徑,將激光光斑覆蓋損傷點(diǎn)陣列,記錄激光輻照參數(shù)能量、脈寬、損傷點(diǎn)局部通量。然后再利用顯微成像系統(tǒng)拍攝激光輻照后的損傷陣列,計(jì)算每一個損傷點(diǎn)的等效直徑。最后整理數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)帶入深度學(xué)習(xí)決策樹算法,訓(xùn)練熔石英損傷增長模型,根據(jù)模型損傷函數(shù)確定最佳模型。本發(fā)明通過決策樹算法從熔石英損傷增長數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)總結(jié)損傷增長規(guī)則,用于分析、預(yù)測損傷增長特性,所需的訓(xùn)練樣本少,可以批量分析、預(yù)測損傷點(diǎn)的損傷增長特性。

技術(shù)研發(fā)人員:周信達(dá),丁磊,李杰,鄭垠波,巴榮聲,徐宏磊
受保護(hù)的技術(shù)使用者:中國工程物理研究院激光聚變研究中心
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/9
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