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World File Search System激光束
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化
通过湍流大气传播引起的抖动
AAOL-BC被用来进行实验，该实验试图测量激光束上的大气诱导的抖动。波前的激光束，该激光束在两架飞机之间在不同的高度和分离处繁殖。提出了用于提取湍流诱导抖动的数据处理程序，并使用所得的抖动和高阶波浪畸变来提取湍流参数，例如c n 2和r 0。使用这些各种方法的湍流数量与文献进行了比较。表明，在较低高度和大型飞机分离处收集的数据导致高达5μrad的倾斜到激光束。使用测得的大气诱导的抖动，提取了C N 2值，与文献中普遍存在的模型（例如HV57）融合在一起。使用高阶波前统计近似C n 2的值高于由于飞机周围的空气光学和空气声环境污染而导致的湍流模型所预测的值。
具有颜色和图案控制的抗合性全息液晶凝胶
液晶（LC）全息光栅用于多种光学应用，包括安全性，密码学，数据固定，光学过滤器和显示器。1–3通过两种相干激光束的干扰，将全息光栅放入LC，单体和引发剂的混合物中，这些激光束在单体和液晶的混合物中形成了空间调节的折射率变化。文献中已经报道了两种类型的全息图案液晶光栅：传播和反射光栅。在传输光栅中，两个相干激光束在同一样品区域上通过样品传输。对于反射光栅，将两个梁暴露于相反的样品平面，从而形成平行于样品表面的层结构。据报道，分层的液晶光栅是policryps（聚合物液晶聚合物切片）4-7或全息图
使用飞秒
近几十年来，激光技术的进步使飞秒激光器的创建成为可能。这是一种特殊的激光类型，在该激光器上，激光束由重复的高能灯爆发仅几百秒秒，而与在每个常见激光指针中发现的连续激光束相反。短脉冲持续时间与每个爆发中的高能量配对会产生显着的峰值功率，从而使激光器能够以常规激光不能无法处理的方式处理材料。但是，能够产生飞秒激光束的机器的大尺寸和重量通常要求它们保持固定。要利用激光束进行处理，需要精确的重定向。在本报告中，我们描述了将常规CNC机器转换为激光处理站的过程，并通过在玻璃，金属箔和KTP晶体上写下我们的发现。该机器能够遵循具有千分尺精确度的CAD说明，以更改，铭文和切割一系列材料。使用绿色（λ= 514 nm）以及红外激光（λ= 1028 nm）进行处理，后者产生更好的结果。最终的激光设置可用于反复，可靠地处理所有材料，并在与化学蚀刻结合使用时在KTP上有很有希望的结果。
基于SCADA系统的智能能源管理在真正的微电网中用于智能建筑应用
使用铝合金的添加剂制造是增加工业利益的主题。使用高功率激光器和粉末饲料的定向能量沉积是一个有用的选择，但是粉末流和激光束之间的相互作用尚未完全了解。众所周知，粉末颗粒在激光束中加热，一些理论模型预测它们可以达到汽化温度，并因相关的后坐力压力而改变了飞行路径。为了了解有关这些现象的更多信息，在不同的激光功率（高达6 kW）的高速摄像头和三批不同粒径的粉末（ALSI10MG）上观察到粉末流。结果表明，随着激光功率的增加，粉末聚焦的增加。此外，发现一些颗粒在激光束中分解。证明粒子瓦解最有可能是由后坐压力引起的动量引起的。
激光定向能量沉积的粉末尺度多物理场数值模拟黄辰阳，陈嘉伟
摘要 激光定向能量沉积（L-DED）作为一种同轴送粉金属增材制造工艺，具有沉积速率高、可制造大型部件等优点，在航空航天、交通运输等领域有着广泛的应用前景。然而，L-DED在金属零件尺寸和形状的分辨方面存在工艺缺陷，如尺寸偏差大、表面不平整等，需要高效、准确的数值模型来预测熔覆轨道的形状和尺寸。本文提出了一种考虑粉末、激光束和熔池相互作用的高保真多物理场数值模型。该模型中，将激光束模拟为高斯表面热源，采用拉格朗日粒子模型模拟粉末与激光束的相互作用，然后将拉格朗日粒子模型与有限体积法和流体体积相结合，模拟粉末与熔池的相互作用以及相应的熔化和凝固过程。
基于3D打印衍射光学元件和3D打印多透镜阵列的多光子（7×7）聚焦3D激光打印机
图 1 多焦点打印的不同光束分裂方法概览。a 宽带激光束照射衍射光学元件 (DOE) 并衍射成两个衍射级的渲染图。与波长相关的衍射角使入射光束散开。b 渲染图显示多透镜阵列 (MLA)，该阵列将入射红色高斯激光束的一小部分聚焦到焦点阵列中。一半的入射激光功率被传输而不会影响焦点阵列。c 入射红色激光束照射 DOE 并在单个光束中衍射的渲染图。使用宏观透镜，每个光束被引导到由单独的微型透镜组成的 MLA 的单个透镜上。这些透镜进一步聚焦每个光束，有效地增加和创建可用于多光子多焦点 3D 打印的焦点阵列（焦点扩展函数仅有微小扩展）。
