在精密制造領(lǐng)域，超表面激光加工技術(shù)憑借其亞波長級結(jié)構(gòu)加工能力，已成為微納光學(xué)、量子器件等領(lǐng)域的核心工藝。然而，傳統(tǒng)單焦點加工效率低、熱效應(yīng)累積等問題，制約了其產(chǎn)業(yè)化進程。近年來，多焦點并行控制與工藝參數(shù)閉環(huán)優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法，為超表面激光加工系統(tǒng)提供了突破性解決方案。

多焦點并行控制：從“單兵作戰(zhàn)”到“集團軍作戰(zhàn)”

傳統(tǒng)超表面加工依賴單焦點逐點掃描，效率受限于激光重復(fù)頻率與掃描速度。中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機械研究所趙全忠團隊提出的5×5多焦點陣列并行加工技術(shù)，通過空間光調(diào)制器（SLM）將單束飛秒激光整形為25個獨立可控的光斑，在金剛石表面同步雕刻出金字塔形周期性微結(jié)構(gòu)。實驗數(shù)據(jù)顯示，該技術(shù)將加工效率提升25倍，單體結(jié)構(gòu)表面粗糙度控制在0.16μm以下，且錐度誤差小于2μm。

python

# 基于SLM的多焦點陣列生成算法（簡化版）

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def generate_hologram(focal_points, wavelength=532e-9, pixel_size=10e-6):

   """

   生成計算全息圖實現(xiàn)多焦點陣列

   :param focal_points: 焦點坐標列表 [(x1,y1,z1), (x2,y2,z2), ...]

   :param wavelength: 激光波長

   :param pixel_size: SLM像素尺寸

   :return: 全息圖相位分布

   """

   N = 512  # SLM分辨率

   hologram = np.zeros((N, N), dtype=complex)

   for (x, y, z) in focal_points:

       # 計算各焦點相位延遲（簡化模型）

       phase = 2 * np.pi * (x**2 + y**2) / (wavelength * z)

       hologram += np.exp(1j * phase)

   return np.angle(hologram)  # 提取相位

# 生成5×5焦點陣列

focal_array = [(i*20e-6, j*20e-6, 1e-3) for i in range(5) for j in range(5)]

phase_map = generate_hologram(focal_array)

plt.imshow(phase_map, cmap='hsv')

plt.colorbar()

plt.title("SLM Phase Distribution for 5×5 Focal Array")

plt.show()

工藝參數(shù)閉環(huán)優(yōu)化：從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”

激光加工中的能量密度、掃描速度等參數(shù)存在強耦合關(guān)系。德國斯圖加特大學(xué)團隊提出的貝葉斯優(yōu)化框架，通過構(gòu)建高斯過程代理模型，在激光焊接實驗中僅用15次迭代即將表面粗糙度降低67%。該算法核心在于平衡探索（未知區(qū)域采樣）與開發(fā)（已知最優(yōu)區(qū)域細化）：

matlab

% 貝葉斯優(yōu)化工藝參數(shù)示例（MATLAB）

function [next_point] = bayesian_optimization(X_train, Y_train, bounds)

   % X_train: 已采樣參數(shù)組合

   % Y_train: 對應(yīng)工藝指標（如粗糙度）

   % bounds: 參數(shù)邊界 [min; max]

   % 構(gòu)建高斯過程模型

   gp_model = fitrgp(X_train', Y_train, 'Basis', 'constant', ...

                    'KernelFunction', 'squaredexponential');

   % 采集函數(shù)：期望改進（EI）

   [mu, sigma] = predict(gp_model, bounds');

   Y_best = min(Y_train);  % 最小化目標

   Z = (Y_best - mu) ./ sigma;

   EI = sigma .* (Z .* normcdf(Z) + normpdf(Z));

   % 選擇EI最大值對應(yīng)的參數(shù)點

   [~, idx] = max(EI);

   next_point = bounds(:, idx)';

end

路徑規(guī)劃算法：從“幾何優(yōu)化”到“智能決策”

針對超表面復(fù)雜拓撲結(jié)構(gòu)，混合智能算法展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。清華大學(xué)團隊提出的分階段規(guī)劃策略：

全局拓撲分析：采用Dijkstra算法確定非封閉圖形的最長聯(lián)通路徑

局部路徑優(yōu)化：結(jié)合蟻群算法求解TSP問題，生成最優(yōu)加工順序

動態(tài)調(diào)整：通過實時監(jiān)測熔池溫度，動態(tài)修正激光功率

實驗表明，該算法在加工航空航天鈦合金構(gòu)件時，將空行程時間減少42%，材料利用率提升至98.7%。

技術(shù)展望

隨著數(shù)字孿生與AI技術(shù)的融合，下一代超表面激光加工系統(tǒng)將實現(xiàn)：

亞微米級精度控制：通過多物理場耦合模型預(yù)測熱應(yīng)力分布

自進化工藝庫：基于強化學(xué)習(xí)的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整

跨尺度加工能力：結(jié)合飛秒激光冷加工與納秒激光熱修正

從實驗室到產(chǎn)業(yè)化，多焦點并行控制與閉環(huán)優(yōu)化算法正在重塑精密制造的未來。正如《中國激光》封面文章所展示的“后羿射日”式加工場景，當智能算法賦予激光以“智慧之眼”，超表面器件的商業(yè)化進程必將加速到來。