本發明涉及超精密儀器設計，特別是涉及一種光學系統軸向調節機構的有限元設計方法、設備及介質。
背景技術：
1、在光學系統中，軸向調節機構是實現納米級精密調焦的關鍵執行部件。目前，基于柔性單元和壓電陶瓷驅動器的軸向調節機構因其無摩擦、無間隙、高分辨率和高剛度的特性，已成為高端光學系統鏡片調節的主流技術方案。然而，這類機構的設計面臨著嚴峻的技術挑戰：柔性單元的幾何參數（包括厚度、換向塊長度和寬度、換向/導向鉸鏈圓弧半徑等）與系統的最終性能指標（如調節行程、固有頻率、最大應力等）之間存在復雜的非線性耦合關系。
2、傳統的設計方法嚴重依賴工程師的經驗積累，通過有限元軟件進行大量的參數掃描和迭代計算。這一過程不僅計算資源消耗巨大、設計周期漫長，而且難以在相互制約的多重性能指標（如高剛度與大行程之間的權衡）中找到全局最優解。隨著光學系統不斷向更精密的方向發展，對軸向調節機構的性能要求日益嚴苛，傳統設計方法的局限性愈發凸顯。
3、因此，本領域迫切需要一種能夠顯著提高設計效率、優化設計質量并能實現自動尋優的創新設計方法。
技術實現思路
1、針對上述技術問題，本發明采用的技術方案為：
2、根據本申請的一個方面，提供一種光學系統軸向調節機構的有限元設計方法，包括：
3、步驟s100、將軸向調節機構中的柔性傳動單元的結構參數作為輸入變量，將軸向調節機構中的內鏡框的結構參數作為輸入不變量，構建軸向調節機構對應的結構參數庫；
4、步驟s200、基于軸向調節機構對應的結構參數庫中的數據，通過編寫參數化驅動腳本，構建軸向調節機構對應的三維模型庫；三維模型庫中包括由軸向調節機構的不同參數組合下建立的若干三維數字模型；
5、步驟s300、根據對軸向調節機構的柔性傳動單元和內鏡框的三維數字模型進行區域劃分以及網格加密，建立軸向調節機構對應的三維數字模型的網格庫；
6、步驟s400、根據軸向調節機構的性能特性，對軸向調節機構進行有限元仿真，以建立軸向調節機構對應的三維仿真數據庫；
7、步驟s500、根據軸向調節機構的有限元仿真的結果生成的性能參數、關聯結構參數與其在特定載荷下的性能特性之間的對應關系，建立結構參數-性能特性對照參數庫；
8、步驟s600、基于若干預設的機器學習算法，通過對結構參數-性能特性對照參數庫中的數據進行交叉驗證和超參數調優，以及每一機器學習算法對若干性能參數的擬合效果，從若干機器學習算法中確定出用于預測各個性能參數的目標機器學習算法；
9、步驟s700、根據目標機器學習算法預測軸向調節機構的性能參數，并對輸出的設計方案進行迭代優化，以確定出滿足性能需求的目標設計方案。
10、根據本申請的另一個方面，提供一種非瞬時性計算機可讀存儲介質，所述存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，所述至少一條指令或所述至少一段程序由處理器加載并執行以實現前述的光學系統軸向調節機構的有限元設計方法。
11、根據本申請的又一個方面，提供一種電子設備，包括處理器和前述的非瞬時性計算機可讀存儲介質。
12、本發明至少具有以下有益效果：
13、本發明的光學系統軸向調節機構的有限元設計方法，首先，將軸向調節機構中的柔性傳動單元的結構參數作為輸入變量，將軸向調節機構中的內鏡框的結構參數作為輸入不變量，以構建軸向調節機構對應的結構參數庫，再基于軸向調節機構對應的結構參數庫中的數據，通過編寫參數化驅動腳本，構建軸向調節機構對應的三維模型庫，以及根據對軸向調節機構的柔性傳動單元和內鏡框的三維數字模型進行區域劃分以及網格加密，建立軸向調節機構對應的三維數字模型的網格庫，根據軸向調節機構的性能特性，對軸向調節機構進行有限元仿真，以建立軸向調節機構對應的三維仿真數據庫，根據軸向調節機構的有限元仿真的結果生成的性能參數、關聯結構參數與其在特定載荷下的性能特性之間的對應關系，建立結構參數-性能特性對照參數庫，基于若干預設的機器學習算法，通過對結構參數-性能特性對照參數庫中的數據進行交叉驗證和超參數調優，以及每一機器學習算法對若干性能參數的擬合效果，從若干機器學習算法中確定出用于預測各個性能參數的目標機器學習算法，最后，根據目標機器學習算法預測軸向調節機構的性能參數，并對輸出的設計方案進行迭代優化，以確定出滿足性能需求的目標設計方案，以通過融合參數化建模、有限元仿真和機器學習技術，降低設計成本，提高設計效率，實現光學系統軸向調節機構的快速化、自動化和全局優化設計。
1.一種光學系統軸向調節機構的有限元設計方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s300包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s400包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s600包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，預設的所述機器學習算法包括極限梯度提升xgboost、隨機森林、支持向量機、自適應增強adaboost以及深度學習模型中的一種或多種組合。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述結構參數-性能特性對照參數庫中的數據進行交叉驗證的方法選用k折交叉驗證方法；其中，k取5或k取10。
7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟s640中的所述評價指標包括均方誤差mse、平均絕對百分比誤差mean-ape以及決定系數r2。
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s700包括：
9.一種非瞬時性計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，所述至少一條指令或所述至少一段程序由處理器加載并執行以實現如權利要求1-8中任意一項所述的方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和權利要求9中所述的非瞬時性計算機可讀存儲介質。