一种基于神经网络算法的激光器逆向设计方法及系统

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一种基于神经网络算法的激光器逆向设计方法及系统
申请号:CN202410876871
申请日期:2024-07-02
公开号:CN118410725B
公开日期:2024-09-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及激光器设计技术领域,提供一种基于神经网络算法的激光器逆向设计方法及系统,包括:获取目标激光器的输出特性参数,并将所述输出特性参数作为已完成训练的激光器设计模型的输出特性参数;其中,所述激光器设计模型基于预设神经网络,通过多组激光器的物理特性参数样本以及对应的输出特性参数样本训练而成;输入至少一组激光器的物理特性参数至所述激光器设计模型,获取所述激光器设计模型实际的输出特性参数;获取实际的输出特性参数与所述目标激光器的输出特性参数之间的偏差,生成偏差结果;基于所述偏差结果调整激光器的物理特性参数,完成目标激光器的逆向设计。本发明解决了现有激光器设计成本高、效率低的问题。
技术关键词
逆向设计方法 参数 神经网络算法 物理 样本 测试激光器 偏差 坐标 激光器设计技术 网格 非暂态计算机可读存储介质 处理器 神经网络模型 数据获取模块 计算机程序产品 设计系统 矩阵 传播算法 存储器
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