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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种超构光栅的设计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：CN116626885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310318409.7，技术领域涉及：G02B27/00；该发明授权一种超构光栅的设计方法是由孔令胜;严树峰;郭俊达;张恩齐设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超构光栅的设计方法在说明书摘要公布了：本申请涉及光学工程设计技术领域，具体为一种超构光栅的设计方法，超构光栅包括光栅层，光栅层包括周期元胞，设计方法包括以下步骤：构建深度强化学习的神经网络，将元胞单元的当前状态作为神经网络的输入层的输入，神经网络的输出层的输出标识为填充元胞单元的动作；执行动作后得到元胞单元的新状态；计算新状态下超构光栅的各个衍射级次的衍射效率；根据衍射效率得到动作的奖励回报；基于奖励回报反向传播更新神经网络的输入，直至达到本次深度强化学习的终态；重复执行上述深度强化学习步骤，直至满足优化设计的要求，可以实现包括复杂元胞结构的超构光栅的快速优化设计。

本发明授权一种超构光栅的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种超构光栅的设计方法，其特征在于，超构光栅包括光栅层，所述光栅层包括周期元胞，所述设计方法包括以下步骤： 构建深度强化学习的神经网络，将元胞单元的当前状态作为所述神经网络的输入层的输入，所述神经网络的输出层的输出标识为填充所述元胞单元的动作； 执行所述动作后得到所述元胞单元的新状态； 计算所述新状态下所述超构光栅的各个衍射级次的衍射效率； 根据所述衍射效率得到所述动作的奖励回报； 基于所述奖励回报反向传播优更新所述神经网络的输入，直至达到本次深度强化学习的终态； 重复执行上述深度强化学习步骤，直至满足优化设计的要求； 构建深度强化学习的神经网络，将所述元胞单元的当前状态作为所述神经网络的输入层的输入，具体包括： 构建所述神经网络的输入层、输出层，以及设置于所述输入层和输出层之间的全连接层； 将所述周期元胞设置为包括等间距离散化的元胞单元，所述元胞单元被填充有光栅介质或者空气的环境状态作为所述元胞单元的当前状态； 采用一维数组对应表示所述周期元胞内所述元胞单元的当前状态并且作为所述输入层的输入； 构建所述神经网络的设置于所述输入层和输出层之间的全连接层，具体包括： 根据所述超构光栅的元胞单元的数量调整所述全连接层的层数和每一层的神经元数目； 所述神经网络的输出层的输出标识为填充所述元胞单元的动作，具体包括： 将所述神经网络的输出层的输出设定为所述动作的Q值，并且设定以一定概率ε执行最大Q值对应所述动作，剩下的概率1-ε将随机选择所述动作所属动作空间中的任一种来执行。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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