基于物理的混合学习,用于预测2微米交叉级固态激光器的输出行为

科学领域:

• 激光物理与工程 激光物理与工程
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 计算物理 计算物理

背景情况:

• 中红外固态激光对于医学疗法,激光雷达和精密制造等应用至关重要.
• 由于复杂的非线性行为,对这些激光器中合增益,热和光学效应的准确建模具有挑战性.
• 传统的分析模型往往无法捕捉晶体激光系统中的复杂相互作用.

研究的目的:

• 开发一个基于物理的多模型融合机器学习框架,用于先进的激光建模.
• 在复杂的激光系统中系统提取晶体特性并改进动态过程建模.
• 为物理理解和固态激光器的结构优化提供一种新的工具.

主要方法:

• 开发了一个基于物理的机器学习框架,集成多个模型.
• 系统地提取激光晶体的物理,化学和热性能.
• 验证了Tm:YAP,Tm:YAG和Tm/Ho:YLF激光系统的框架.

主要成果:

• 在广泛的范围和热极限中实现了高精度输出预测,R2 = 0.952接近热不稳定.
• 证明了近热不稳定的模型稳定性,低RMSE (0.276) 和MAE (0.183).
• 在Tm/Ho:YLF激光器中展示了出色的概括,在矩阵变化和交叉级别能量转移下,相对误差最小 (0.102%).

结论:

• 拟议的框架大大提高了复杂的中红外固态激光器的建模精度.
• 该方法有效地识别了主导的性能因素,并有助于结构优化.
• 这种方法为推进激光技术和理解提供了一种新有效的工具.