一种激光诱导石英材料破坏阈值预测方法及相关装置

本发明公开了一种基于点云深度学习的电子器件寄生参数网络分析方法及相关装置，获取激光诱导石英材料过程中的物理特性数据，所述物理特性数据包括激光波长、脉冲宽度、光子能量及材料特性；将物理特性数据输入训练好的神经网络模型中，预测激光诱导石英材料的破坏阈值。本发明提出融合物理信息的机器学习方法，实现了数据效率与物理一致性的统一，显著提升了预测精度与模型可扩展性，用于精确预测石英材料在特定激光条件下的破坏阈值，从而优化激光加工工艺，提高石英材料的加工精度和效率。