Para satisfacer los requisitos de rendimiento de filtrado y optimización de múltiples parámetros del filtro sintonizable de cristal líquido (Liquid Crystal Tunable Filter, LCTF), este artículo propone un método de diseño optimizado para LCTF tipo Lyot basado en un algoritmo inmunológico artificial (Immune Algorithm, IA). Este método utiliza como función de evaluación los indicadores básicos del rendimiento espectral del filtro Lyot LCTF, como la transmitancia óptica, el ancho a media altura (Full Width at Half Maximum, FWHM) del pico principal de transmisión y la supresión de lóbulos laterales (Side Lobe Suppression, SLS). La optimización se realiza mediante la búsqueda global de la combinación óptima del grosor de la celda de cristal líquido y los parámetros de voltaje de control bajo la restricción de una función de evaluación específica. Los resultados de simulación muestran que el LCTF optimizado con el algoritmo IA mejora la supresión de lóbulos laterales en un 73,42% y el efecto general de filtrado en un 13,90% en comparación con el LCTF Lyot tradicional, utilizando pesos ajustables en la función de evaluación para lograr un control inteligente del rendimiento del filtro y satisfacer las necesidades de diferentes escenarios de aplicación. Este método de diseño puede evitar la fuerte dependencia tradicional del filtro en la precisión lineal del grosor del dispositivo, ofrece mayor flexibilidad en la selección del grosor y el número de etapas de la celda de cristal líquido, mejora el tiempo de respuesta espectral y la transmitancia óptica, y elimina las complejas tareas de ajuste experimental, con eficacia, practicidad y economía.

cristal líquido; filtro tipo Lyot; algoritmo inmunológico artificial; diseño optimizado; control inteligente