干涉分析应用难题多?OAS劳埃德干涉案例来助力

劳埃德干涉实验案例分析

简介

在光学领域,光的波动性是核心特性之一,而劳埃德干涉实验作为验证光的波动性的经典实验,具有不可替代的地位。该实验通过巧妙的装置设计,使光产生明显的干涉现象,直观地展现了光的波动本质。OAS 软件能够帮助设计者更好地理解干涉仪的工作原理,优化结构参数,提高干涉仪的性能。

案例设置与操作

光源参数配置

在本次基于 OAS 软件的劳埃德干涉实验模拟中,为了精准复现实验场景,对光源参数进行了精心设置。所采用的光源为一束腰半径为 1mm 的光束,其波长设定为 0.8μm。这一参数设置既符合实验对光源特性的基本要求,又能为后续的模拟结果分析提供清晰、可辨识的干涉现象基础。

实验装置模拟

OAS 软件凭借其强大的建模功能,能够准确模拟劳埃德干涉实验的装置结构。在软件中,按照实验的经典装置布局,构建了包括光源、反射镜、探测器等关键组件的虚拟实验系统,确保各组件的相对位置和光学特性与实际实验保持一致,为后续的光束追迹和干涉现象模拟提供了可靠的模型基础。

光束追迹

在完成实验装置和光源参数的设置后,利用 OAS 软件的光束追迹功能对光束的传播路径进行模拟。软件能够精准计算光束在传播过程中与各光学组件的相互作用,包括在反射镜上的反射等过程,并且会计算光线到达在探测面上时的光程及相互间的光程差。按照光的传播规律,准确追踪每一条光线的轨迹,为干涉条纹的形成提供了精确的光线传播数据支持。

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劳埃德干涉的三维追迹图

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劳埃德干涉的探测器结果图

总结

通过 OAS 软件对劳埃德干涉实验的模拟,不仅直观地展示了干涉现象的基本原理,更为相关的光学研究和应用提供了有力的工具支持。在光学测量领域,利用该软件可以预先模拟不同实验条件下的干涉条纹变化,为微小位移测量、表面形貌检测等应用提供实验方案优化的依据,减少实际实验的成本和时间消耗。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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