Para satisfazer as necessidades de desempenho de filtragem e otimização multiparamétrica do filtro sintonizável por cristal líquido (Liquid Crystal Tunable Filter, LCTF), este artigo propõe um método de projeto otimizado para LCTF tipo Lyot baseado no algoritmo imunológico artificial (Immune Algorithm, IA). O método utiliza como função de avaliação os principais indicadores espectrais do filtro Lyot LCTF, tais como transmitância óptica, largura total na metade da altura (Full Width at Half Maximum, FWHM) do pico principal de transmissão e supressão de lóbulos laterais (Side Lobe Suppression, SLS). A otimização é realizada por meio da busca global pela melhor combinação da espessura da caixa de cristal líquido e dos parâmetros de voltagem de ativação, sob restrições específicas da função de avaliação. Os resultados da simulação mostram que o LCTF otimizado pelo algoritmo IA melhora a supressão dos lóbulos laterais em 73,42% e o efeito geral da filtragem em 13,90%, em comparação com o LCTF Lyot tradicional, utilizando pesos ajustáveis na função de avaliação para realizar o controle inteligente do desempenho do filtro e atender às demandas de diferentes cenários de aplicação. O método de projeto proposto pode evitar a forte dependência do filtro tradicional em relação à precisão linear da espessura do dispositivo, oferece maior flexibilidade na escolha da espessura da caixa e do número de estágios do cristal líquido, melhora o tempo de resposta espectral e a transmitância óptica, além de eliminar os trabalhos experimentais complexos, apresentando alta eficiência de desenvolvimento, praticidade e economicidade.

cristal líquido; filtro tipo Lyot; algoritmo imunológico artificial; projeto otimizado; controle inteligente