(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211305091.0 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 中国航天三江集团有限公司 地址 430048 湖北省武汉市东西湖金山大 道九号 (72)发明人 武春风　庞中昊　李强　姜永亮　 胡黎明　韩西萌　李丹妮　童曌　 吕亮　胡金萌　 (74)专利代理 机构 武汉卓越志诚知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 42266 专利代理师 何京晶 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 激光内通道热效应影响下光传输仿真参数 校准方法与装置 (57)摘要 本发明提供了一种激光内通道热效应影响 下光传输仿真参数校准方法与装置。 该校准方法 包括进行激光内通道热效应影响下的光传输仿 真， 得到预设工况条件下的全光链路各时刻光束 波前Zernike系数数组； 再构建并训练神经网络 模型， 将测试得到的仿真数据和待校准的仿真参 数分别作为神经网络模型训练数据的输入部分 和输出部分， 建立仿真数据与仿真参数之间的映 射关系， 该仿真数据包括预设工况条件 下的工况 参数以及全 光链路各时刻光束波前Zernike系数 数组； 然后利用校准装置搭建试验光路， 采集试 验数据并输入训练完成的神经网络模 型中， 根据 其输出结果即可实现激光内通道热效应影响下 光传输仿真参数的校准， 以提高仿真结果的可靠 性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115374712 A 2022.11.22 CN 115374712 A 1.一种激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征在于， 包括如下步 骤： S1、 进行激光内通道热效应影响下的光传输仿真， 得到预设工况条件下的全光链路各 时刻光束 波前Zern ike系数数组； S2、 构建并训练神经网络模型， 将测试得到的仿真数据和待校准的仿真参数分别作为 神经网络模型训练数据的输入部分和输出部分， 建立所述仿真数据与所述仿真参数之 间的 映射关系； 所述仿 真数据包括所述预设工况条件下的工况参数以及所述全光链路各时刻光 束波前Zern ike系数数组； S3、 搭建试验光路， 采集试验数据并输入已训练完成的神经网络模型中， 根据 所述神经 网络模型的输出 结果校准仿真参数。 2.根据权利要求1所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 在步骤S1中， 所述激光内通道热效应 影响下的光传输 仿真包括如下步骤： S11、 建立瞬态有限元仿真模型， 以所述仿真参数作为可变参数， 在所述工况参数对应 的工况条件下对光机内通道模型进行 数值仿真； S12、 根据步骤S11中所述数值仿真得到的仿真结果， 计算得到代表镜面各时刻热变形 的Zernike系数数 组、 代表透镜各时刻热光效应的Zer nike系数数组以及代表穿过流场光束 的各时刻波前Zern ike系数数组； S13、 将步骤S12得到的各Zernike系数数组代入光学仿真软件， 计算得到所述全光链路 各时刻光束 波前Zern ike系数数组。 3.根据权利要求2所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 在步骤S12中， 所述仿真结果包括固体镜面时域变形数据、 透镜元件时域温度场分布 结果和内通道流场时域密度分布结果； 根据所述固体镜面时域变形数据， 对变形后的固体 镜面进行Zernike分解， 得到所述代表镜面各时刻热变形的Zernike系数数组； 根据所述透 镜元件时域温度场分布结果进 行热光效应仿真计算， 得到所述代表透镜各时刻热光效应的 Zernike系数数组； 根据所述内通道流场时域密度分布结果， 进行变密度流场的光传输仿 真， 得到所述代 表穿过流场光束的各时刻波前Zern ike系数数组。 4.根据权利要求1所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 在步骤S2中， 所述构建并训练神经网络模型包括如下步骤： S21、 使用仿真阶段 数据生成神经网络样本； S22、 构建神经网络模型； S23、 导入数据训练所述神经网络模型。 5.根据权利要求4所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 在步骤S21中， 生成所述神经网络样本时， 定义相同工况条件下的一个时刻的数组为 一个样本， 提取所述仿 真数据并将其构建为三 维数组， 作为样本输入 数据， 提取所述仿 真参 数并将其构建为 一维数组， 作为样本 输出数据。 6.根据权利要求4所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 在步骤S22中， 所述神经网络模型为卷积神经网络模型； 所述卷积神经网络模型包括 七层网络： 第一层为二 维卷积层， 第二层为池化层， 第三层为二 维卷积层， 第四层为池化层， 第五层为 二维卷积层， 第六层为扁平层， 第七层为密集层。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115374712 A 27.根据权利要求4所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 在步骤S23中， 将数据导入所述神经网络模型时， 需要使用样本生成训练数据集与验 证数据集； 所述训练数据集用于训练并持续修正所述神经网络模型中的权重参数， 所述验 证数据集用于 评估神经网络模型的收敛程度。 8.根据权利要求1所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 所述工况参数包括光束功率、 束腰半径、 通光口径、 出光时间、 流场相 对湿度、 内通道 气压中的一种或多种。 9.根据权利要求1所述的激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准方法， 其特征 在于： 所述仿真参数包括镜片光热转换率、 流体光热转换率、 镜面与流体间的热阻系数、 流 体粘滞系数、 流体导热率中的一种或多种。 10.一种激光内通道热效应影响下光传输仿真参数校准装置， 用于搭建权利要求1~9中 任一权利要求所述的校准方法中的所述试验光路， 其特征在于： 包括主激光器、 与所述主激 光器具有相同通光口径的信标弱激光器、 用于对所述主激光器和所述信标弱激光器输出的 光束进行合束的合束镜以及位于所述合束镜的光输出链路上 的测试光路、 第一分光镜、 功 率计、 第二分光镜、 缩束系统和哈特 曼传感器； 所述测试光路内设置有气压计和湿度计， 分别用于采集内通道气压和流场相对湿度； 通过所述测试光路输出的主激光和信标弱激光经所述第一分光镜分开， 形成主激光光束和 由所述主激光的剩余能量和所述信标弱激光组成的复合光束， 所述主激光光束进入所述功 率计中， 用于采集光束功率； 所述复合光束经所述第二分光镜分为信标弱激光光束和主激 光的剩余能量， 所述信标弱激光光束通过所述缩束系统进入所述哈特曼传感器， 用于采集 光束波前矩阵， 并导出光束 波前Zern ike系数数组。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115374712 A 3