液晶可変フィルター（Liquid Crystal Tunable Filter, LCTF）のフィルタリング性能および多パラメータ最適化のニーズを満たすために、本論文では人工免疫アルゴリズム（Immune Algorithm, IA）に基づくリオ（Lyot）型LCTFの最適設計手法を提案する。本手法は、Lyot型LCTFの光透過率、透過主ピークの半値全幅（Full Width at Half Maximum, FWHM）、カットオフ領域のサイドローブ抑制（Side Lobe Suppression, SLS）などの基本的なスペクトル性能指標を評価関数とし、特定の評価関数制約下でLCTFの最適な液晶ボックス厚さおよび駆動電圧構成パラメーターの組み合わせをグローバルに探索して最適設計を行う。シミュレーション結果は、IAアルゴリズムで最適化されたLCTFが従来のLyot型LCTFに比べてサイドローブ抑制効果が73.42％向上し、全体のフィルタリング効果も13.90％向上し、また調整可能な評価関数重みを用いてフィルター性能のインテリジェントな調整を可能とし、異なる応用シナリオのニーズに対応できることを示した。この設計手法は、従来のフィルターが機器厚さの線形精度に深刻に依存する問題を回避でき、液晶ボックスの厚さや段数の選択に柔軟性を持ち、スペクトル応答速度と光透過率を改善し、煩雑な実験調整作業を省略できるため、一定の開発効率性、実用性および経済性を有する。

液晶; Lyot型フィルター; 人工免疫アルゴリズム; 最適設計; インテリジェント制御