机器学习驱动的激光处理冲击的优化为高性能反反射窗口的五秒激光处理.

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 光学工程是指光学工程.
• 生物医学是生物医学.

背景情况:

• 五秒激光处理使微/纳米结构的制造能够用于各种应用.
• 目前的方法依赖于低效的试错,阻碍了高性能制造.

研究的目的:

• 开发一种高效的机器学习 (ML) 策略,用于实时预测和优化秒激光制造.
• 为了实现高性能反射微观结构,提高效率.

主要方法:

• 使用有限差异时间域模拟数据训练了一个多层感知子模型.
• 建立了微结构参数和传导率之间的非线性映射.
• 将ML模型集成到制造系统中,以便快速预测 (0.004秒).

主要成果:

• 在MgF2窗户上实现了大面积 (12 × 12mm2) 抗反射微孔阵列的高效制造.
• 制造结构以每秒10,000个孔的速度,周期为2μm.
• 获得了99.03% (3-5微米范围) 的平均传导率,具有广角稳定性 (0-50°).

结论:

• ML辅助的秒激光处理显著提高了制造效率和微观结构性能.
• 开发的抗反射MgF2窗口显示出出色的红外成像能力.
• 这种方法有助于在苛刻的环境中部署先进的光学元件.