17、声音的反射、驻波及相关特性

声音反射与驻波特性的物理分析

声音的反射、驻波及相关特性

1. 波的反射

1.1 反射现象举例

声音波会被混凝土墙反射,就像光波会被镜子反射一样。吉他弦上的波则会在弦被固定的两端发生反射。在研究波的过程中,不同情况下的波反射是一个常见的话题。从数学角度看,反射问题通常通过引入边界条件来处理。以有限长度的弦上的波运动为例,弦两端的物理条件对波的运动起着决定性作用。

1.2 弦上波反射的具体情况

假设我们有一根拉紧的弦,一端连接着一个大质量物体,在另一端施加一个尖锐的打击,就会产生一个横向“脉冲”。这个脉冲会以(\sqrt{S/\mu})的速度沿着弦移动,其中(S)是弦的张力,(\mu)是弦的单位长度质量,并且脉冲的形状会保持不变。

当脉冲到达弦的固定端时,该端的振幅必然为零。这会导致靠近该端的脉冲被压缩,弦上的力显著增加。由于端点不能移动,被压缩的弦会受到一个反方向的力,使得振幅和传播速度之间出现不平衡,从而迫使脉冲沿弦返回。不过,返回的波的振幅与原始(入射)脉冲的振幅相反,且在理想情况下(假设端点完全固定),能量没有损失。

另一种极端情况是弦的一端可以自由移动。一种较好的模型是将一根大线质量密度(单位长度质量)的弦(厚弦)的自由端连接到一根线质量密度明显较小的弦(薄弦)上,并对整个结构施加一个定义明确的拉力。当一个脉冲沿着厚弦传播到两根弦的边界时,由于振幅和速度不匹配,会发生反射。反射脉冲的振幅与原始脉冲相同,同时部分波(和能量)也会沿着薄弦传播。如果薄弦的密度明显较小,几乎所有能量都会被反射。

1.3 声学阻抗与波反射规则

在讨论声音的产生和传播时,使用“声学阻抗”这个术语更为准确。声学阻抗定义为

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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