基于随机并行梯度下降算法的激光束整形技术研究

基于随机并行梯度下降算法的激光束整形技术研究

作者:师大云端图书馆 时间:2018-04-28 分类:硕士论文 喜欢:4068
师大云端图书馆

【摘要】激光应用中,通常需要能量集中度高的光束,而激光器输出的光束质量较差、光学元件的加工误差和光学系统的装调误差都会造成波前畸变,对于高能激光应用,还会出现激光器热变形,此外激光在传输过程中受大气湍流等外界条件的影响能量会进一步分散,这些严重影响激光束的聚焦效果,导致能量利用率较低。鉴于这一问题,激光束整形显得尤为重要。光束整形是利用整形器件对激光的波前位相进行调制,进而改变光强分布,以改善光束质量,满足实际应用的需要。光束整形技术中,基于变形镜的自适应整形可以利用控制算法直接对系统的性能指标进行优化,得到变形镜的面形及控制电压,达到实时整形的目的。而随机并行梯度下降(SPGD)算法是一种常用的优化控制算法,具有收敛速度快、易于实现的特点,而且适当地选取收敛指标和算法的参数还可以保证算法收敛的准确性。因此,具有较大的应用价值,成为当前研究的热点。本文首先调研了激光束整形技术的研究背景、发展历程、具体实现方法以及SPGD算法的国内外研究状况;其次,对SPGD算法的数学基础、基本原理、实现过程以及收敛特性进行了详细的理论分析;再次,介绍了SPGD激光束整形系统的组成,重点讨论了整形器件——变形镜的原理及应用;在此基础上,对基于SPGD的光束整形进行了数值仿真研究,包括高斯光束的平顶整形、聚焦整形,以及算法收敛特性的验证,结果验证了SPGD用于光束整形的可行性;最后,设计并搭建了一套基于SPGD的光束聚焦整形实验系统,以微机械薄膜变形镜(MMDM)为整形器件,分别选取聚焦光斑半径、以形心为中心的环围能量比和以质心为中心的环围能量比作为系统的性能评价函数进行实验,获得了良好的整形结果。通过比较三种情况的收敛速度和整形效果,得出以质心为中心的环围能量比作为性能评价函数最好,对实际应用具有一定的指导意义。
【作者】刘磊;
【导师】郭劲;
【作者基本信息】中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所),机械工程,2013,硕士
【关键词】随机并行梯度下降算法;激光束整形;变形镜;

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