山东大学学报(工学版)

作者：李浩源,于景明,张桂林,张斌

单位：1. 山东大学机电与信息工程学院，山东 威海 264200；2. 威海长和光导科技有限公司，山东 威海 264200；3. 宏安集团有限公司，山东 威海 264200

关键词：光纤预制棒,芯层,轴向气相沉积法,BP神经网络,智能算法,工艺参数优化,

基金：国家自然科学基金资助项目(51805298);山东省自然科学基金资助项目(ZR2019PEE015);山东省博士后创新资助项目(202102053);山东大学(威海)青年学者未来计划(20820201004)

结合BP(back propagation)神经网络和遗传算法，提出一种高质量低成本工艺参数优化方法。选取轴向气相沉积法(vapor axial deposition，VAD)制备光纤预制棒芯层时喷灯气体(H2-1、H2-2、H2-3、Ar-1、Ar-2、Ar-3、O2-1、O2-2、SiCl4)流量作为输入变量，制备出的光纤预制棒芯层的质量作为输出变量，建立神经网络模型；将训练好的神经网络模型与具有全局寻优能力的遗传算法相结合，以高质量等级光纤预制棒芯层为寻优目标，优化得到高质量等级气体参数；对得到的参数以低成本为目标进行寻优，得到高质量低成本工艺参数。试验结果表明，与优化前的人工优化结果相比，制备出的光纤预制棒芯层达到较高质量的同时成本降低22.19%。

来源：2023年第4期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

查看山东大学学报(工学版)杂志2023年第4期