基于混合腔的板条固体激光器具有效率高、结构紧凑、寿命长、全电运行等优点，然而由于工作过程中产生的废热会引起热畸变等不良热效应以及光学元件加工装调误差，导致输出光束波前发生畸变，限制了板条固体激光输出光束质量的提升。自适应光学是解决热畸变引入的波前像差，改善光束质量的有效手段，但基于波前传感的自适应光学依赖波前测量准确性，且系统结构相对复杂，不利于实现激光器系统的轻量化和小型化。基于优化算法的无波前光束净化系统，无需波前测量和重建，因而具有结构简单、体积小、重量轻、成本低等优点，能够有效地减小系统的体积和重量。无波前光束净化技术的性能受到选用的寻优算法的影响，目前常用的无波前寻优算法中综合性能最好是随机并行梯度下降算法（SPGD）。相较于有波前光束净化技术，该算法的校正速度较慢，算法性能对参数取值和指标选取非常敏感，并且算法速度随着优化控制参数数量的增加而逐渐变慢；同时，该算法全局搜索能力较差，算法容易收敛至局部极值。本文针对无波前光束净化的上述问题开展了研究，提出了两种高效的无波前优化算法，并设计开展了数值仿真和实验验证，取得了一系列成果。

首先，本文对基于混合腔的板条固体激光器的结构进行介绍，利用波前重构算法分析激光器波前像差特性，并对无波前光束净化技术的基本原理和常用寻优算法进行分析研究，对无波前光束净化的数学模型进行推导，并搭建了一套无波前光束净化数值仿真系统。详细介绍了爬山法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法和SPGD算法的基本原理和算法流程，并通过数值仿真系统对各算法的算法速度、校正效果和局部极值问题等性能进行比较，对比分析各算法的优缺点。研究发现，SPGD算法的综合性能最好，但其存在收敛至局部最优的缺陷，同时相较于有波前光束净化系统，校正速度较慢。

其次，结合SPGD算法的原理分析和仿真试验，对限制算法性能的主要因素进行了推导和仿真，并提出针对性的改进策略。为了提升算法速度，提出了自适应增益系数的改进SPGD算法，该算法利用双向指标和自适应的调整增益系数的取值，能够有效提升算法收敛速度，同时避免了算法迭代过程中频繁修改参数设置的操作。在分析激光器各种光束性能指标对SPGD算法光束净化性能影响的基础上，论证了以理想光斑与待校正光斑图像矩阵的相关系数作为优化指标的可行性，再结合自适应增益系数的思想，提出了基于联合指标优化高效算法，该算法采用多指标联合指导迭代方向和步长，通过控制不同指标在不同迭代阶段的权重，实现高效收敛。为了避免算法陷入局部极值的问题，根据各算法特点，提出了基于粒子群算法和SPGD算法的混合优化算法，该算法结合了粒子群算法优秀的全局搜索能力和SPGD算法局部优化的特点，能够有效提升算法速度和收敛效果，增强SPGD算法的全局优化能力。随后，在自适应增益系数思想的启发下，通过引入搜索点的二阶梯度估计值，对迭代步长进行限制，提出了自适应梯度估计修正随机并行梯度下降（AGESPGD）算法，该算法采用二阶收敛的思想，可以加快收敛速度，同时有效抑制了传统SPGD算法收敛至局部极值的问题。

最后，对上述提出的算法进行了仿真和实验验证。利用本文搭建无波前光束净化数值仿真系统对上述高效算法进行了仿真验证。仿真结果表明，较传统SPGD算法，联合指标优高效算法有效提升了算法收敛速度和校正效果，自适应梯度估计SPGD算法在提升速度的同时有效抑制了局部极值问题，并提升了算法对搜索步长的鲁棒性。最后搭建kW级混合腔Nd：YAG板条固体激光器光束净化实验系统，开展了无波前光束净化实验研究。首先对联合指标优化高效算法开展实验，实验结果表明，本文提出的高效算法的算法速度和校正效果都远超传统SPGD算法，校正效果媲美有波前光束净化系统，为实现轻小型板条激光器光束净化提供了新思路。随后对自适应梯度估计SPGD算法开展实验研究，该实验通过变形镜拟合实测像差作为输入波前像差，实验结果表明，与传统的SPGD方法相比，AGESPGD方法的校正效果略有提升，算法速度大幅提升。实验验证了该算法是一种高效可行的通用优化算法，有望应用于其他最优化问题的解决。