Rayleigh–Taylor (RT) instability is a major challenge in laser fusion. In this work, we propose an implosion optimization method that simultaneously suppresses RT instability and enhances implosion performance. The genetic algorithm is employed together with the MULTI-2D hydrodynamic code to optimize the laser pulse. Results show that for a 20-mode perturbation with an initial amplitude of 0.5 μm, the optimized pulse can reduce the ablative RT instability amplitude by nearly 60%. In addition, the optimized waveform increases the stagnated areal density by 16% for central ignition scheme and 30% for the double-cone ignition scheme, creating favorable conditions for ignition. The optimized pulse shape also effectively suppresses multimode instabilities caused by random seeds and increase the neutron yield by 20% for the heated C8D8 fuel. Analysis of the optimization outcomes reveals that the genetic algorithm effectively finds laser waveforms with higher adiabat and faster implosion velocities. This kind of implosion help to reduce the RT instability and enhance the areal density at stagnation.
レイリー・テイラー（RT）不安定性は、レーザー核融合における主要な課題である。本研究では、RT不安定性を抑制しつつ、爆縮性能を向上させる爆縮最適化手法を提案する。遺伝的アルゴリズムをMULTI-2D流体力学コードと併用し、レーザーパルスを最適化する。結果は、初期振幅0.5 μmの20モード摂動に対して、最適化されたパルスがアブレーションRT不安定性の振幅を約60%低減できることを示している。さらに、最適化された波形は、中心点火方式では停滞面密度を16%、二重円錐点火方式では30%増加させ、点火に好適な条件を創出する。最適化されたパルス形状はまた、ランダムシードに起因する多モード不安定性を効果的に抑制し、加熱されたC8D8燃料の中性子収量を20%増加させる。最適化結果の解析により、遺伝的アルゴリズムがより高い断熱性とより速い爆縮速度を持つレーザー波形を効果的に見つけることが明らかになった。この種の爆縮は、RT不安定性を低減し、停滞時の面密度を向上させるのに役立つ。