38、光学原理与仪器应用解析

光学原理与仪器应用解析

1. 光线光学基础

光线光学在确定物体经透镜成像的大小和位置方面非常有用。当一个扩展物体置于凸透镜的焦距内时,在透镜的另一侧不会形成实像。相反,虚线表明物体和透镜似乎被一个放大的物体所取代,这个放大的物体位于与真实物体相同的透镜一侧,被称为虚像,如图 1 所示。

而凹透镜单独使用时永远无法形成实像。当我们通过凹透镜观察物体时,虚像看起来比真实物体小。

1.1 透镜公式的符号规则

透镜制造者公式和透镜公式可用于凸透镜、凹透镜以及镜子,但有时为了使公式适用,我们需要对位置、曲率半径和焦距使用负值。具体规则如下:
|参数|规则|
| ---- | ---- |
|物距 s|若物体为真实物体,则 s > 0;否则,s < 0|
|像距 s′|若像为实像(实际光线在像处相交),则 s′ > 0;否则,s′ < 0|
|焦距 f(透镜)|凸透镜 f > 0,凹透镜 f < 0|
|焦距 f(镜子)|凹面镜 f > 0,凸面镜 f < 0|
|放大率 m|当像与物体方向相同时,m 为正;当像颠倒时,m < 0|

不过,这些符号规则有时可能比其作用更令人困惑。因此,有些人选择通过绘制光线图、获取像距相对于物距的近似值,并检查像是否为实像或虚像来确定符号。但这也意味着我们需要了解凸透镜、凹透镜和镜子焦距的规则。如果盲目使用透镜公式和符号规则而不同时基于光线光学进行绘图,迟早会导致错误。

2. 波前描述

通常我们将光描述为电磁波,而“光线”的概念与波的描述并不一致。但

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应用能力。
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