成都贝瑞光电科技股份有限公司李建峰获国家专利权
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龙图腾网获悉成都贝瑞光电科技股份有限公司申请的专利一种高效染料激光放大方法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：CN119542903B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411598338.1，技术领域涉及：H01S3/213；该发明授权一种高效染料激光放大方法是由李建峰;顾元元;陈兴建;刘翰林设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种高效染料激光放大方法在说明书摘要公布了：本发明涉及激光放大技术领域，公开了一种高效染料激光放大方法，包括以下步骤：使用高重频超快激光作为泵浦源，通过望远镜系统对泵浦光进行扩束和准直；通过微流控系统实时调节染料浓度，采用荧光检测系统实时监测染料浓度；使用光子晶体倍频晶体进行倍频转换；收集泵浦光强度、染料浓度和输出功率数据，并进行标准化处理；通过深度学习模型进行数据分析和系统参数优化；利用智能热管理系统实时监控和调节激光放大器的温度分布。通过集成高重频超快激光泵浦源和望远镜系统，实现光束的均匀扩束和准直，显著提高了激光放大的效率和稳定性。相比现有技术，本发明有效减少了光斑不均匀对放大效果的影响，确保输出光束的质量和一致性。
本发明授权一种高效染料激光放大方法在权利要求书中公布了：1.一种高效染料激光放大方法，其特征在于，包括以下步骤： 使用高重频超快激光作为泵浦源，通过望远镜系统对泵浦光进行扩束和准直； 通过微流控系统实时调节染料浓度，采用荧光检测系统实时监测染料浓度； 使用光子晶体倍频晶体进行倍频转换； 收集泵浦光强度、染料浓度和输出功率数据，并进行标准化处理； 通过深度学习模型进行数据分析和系统参数优化； 利用智能热管理系统实时监控和调节激光放大器的温度分布； 所述深度学习模型通过卷积神经网络和循环神经网络进行数据处理和系统参数优化； 所述标准化处理步骤包括数据清洗和标准化： 在数据采集过程中，将时间戳添加到每个数据点，以便后续处理时进行时间对齐； 使用中位数滤波器或均值滤波器平滑数据，去除突发性噪声； 标准化具体公式为： ； 其中，为清洗后的数据，median为中位数滤波函数，为窗口大小，为标准化数据，为原始数据，为数据均值，为数据标准差。
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