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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种液体透镜性能优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116381934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310312732.3，技术领域涉及：G02B27/00；该发明授权一种液体透镜性能优化方法及系统是由余洪斌;张欣越;李海涛;王岩;张峻宁;吕途南设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种液体透镜性能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种液体透镜性能优化方法及系统，属于自适应光学领域。包括：1借助均匀试验设计，从一定范围内液体透镜结构参数组合中挑选出分布均匀、具有代表性的组合；2通过编写控制程序，提取上述所选组合下透镜在变焦过程中的薄膜受力变形数据；3通过编写控制程序，获取上述所选组合下透镜在变焦过程中的光学性能数据；4构建深度学习模型，训练得到结构参数与透镜性能之间的关系；5利用该模型预测所有结构参数组合下的液体透镜性能数据；6结合应用需求设定评价标准，筛选出最优结构参数组合。本发明通过上述优化方法，训练得到了液体透镜的结构参数与性能之间的关系，最终获得动态光学性能优异、驱动力小的最佳液体透镜参数组合设计。

本发明授权一种液体透镜性能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种液体透镜性能优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1借助均匀试验设计方法，从预设范围内液体透镜所有的结构参数组合中挑选出一部分分布均匀的参数组合，所述参数组合包括薄膜面型结构参数和厚度参数； 2液体透镜薄膜受力变形仿真数据提取：分析并提取上述挑选出的部分参数组合下液体透镜在变焦过程中薄膜受力变形数据； 3液体透镜光学性能仿真数据提取：分析并提取上述挑选出的部分参数组合下液体透镜在变焦过程中的光学性能数据； 4借助深度学习框架构建深度学习模型，输入层为液体透镜薄膜参数组合，输出层为对应结构参数组合下的液体透镜性能数据，训练得到结构参数与透镜性能之间的关系； 5利用训练好的深度学习模型，遍历并预测出液体透镜在全部参数组合下的性能数据； 6依据应用需求设定对应的评价标准，从所有数据中获得最优的液体透镜结构，所述评价标准为：首先对几何像差、驱动力做归一化处理，并根据实际需要合理设置各项权重，通过计算归一化的几何像差、驱动力、的加权和作为其液体透镜的综合性能评价指标。

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