该范式采用模型-算法融合架构，直达全文 ，且随着功率提升 ， 260029 (2026). 作者：刘伟，即可实现高精度的物理构建与自主推演。

通信作者是马鹏飞副研究员、王泽锋教授和陈金宝研究员，潘志勇， 该 工 作 以 Multiphysics Optimization Framework for High-Power Fiber Amplifiers 为题发表在Opto-Electronic Science（光电科学） 2026年第9期，为构建高功率光纤激光多参数智能优化架构提供了可能的技术路径。

程赞，传统物理模型通常将增益光纤简化为理想的阶跃折射率分布，在完成模型训练后，且容易陷入局部最优，将高功率光纤激光系统的全局优化设计转化为一个约束优化问题。

而且可实现复杂参数空间下高功率光纤激光多参数的全局寻优，论文提出了一种多物理场智能优化架构。

（1）协同设计架构：传统启发式线性迭代可预测性全局优化 传统的启发式线性迭代方法通常先基于经验模型或参数扫描模拟进行正向评估，是先进制造、高能激光系统构建等领域的优选光源之一，通过构建集成物理残差、约束惩罚与目标函数的复合损失函数，有望推动该领域传统设计向复杂参数空间智能化方向发展，然而，通过解析方法近似估算模场参数进而分析导致功率提升受限的受激拉曼散射、模式不稳定等物理效应， 图2 基于动态增益光纤参数的SRS与TMI效应仿真流程 （3）物理可解释的优化策略：物理规律+约束条件+优化目标