54、趋肤深度与波导:原理、特性与应用

趋肤深度与波导:原理、特性与应用

趋肤效应与趋肤深度

在导体中,由于交变电流的运动和几何形状等因素,会产生趋肤效应。这使得交变电流在导体外部的密度大于中心部分,导致交变电流不能均匀有效地利用导体的整个横截面。这意味着导体对交流电的电阻与对直流电的电阻不同。

随着频率的增加,感应电流回路对局部电流密度的影响越来越显著。结果是,电流流动的层随着频率的增加而变薄,趋肤深度与频率相关。

对于常用于电力线的铝,在50Hz时趋肤深度为11 - 12mm。对于直径约3cm的粗电力线,大部分电流将集中在约1cm厚的外层,而中心部分的作用较小。因此,有时电力线会制成空心的,因为中心部分对整体导电性的贡献不大。或者,会使用钢丝作为中心芯,外面包裹铝套。钢丝芯增加了导线的强度,而与铝相比钢丝导电性较差这一特点影响不大,因为中心的电流密度仍然相当小。

在传输大量电力(高电流)时,有时不采用一根特别粗的导线,而是在一条电力线的三相中各增加两根(“双导线”)或三根(“三导线”)线路。两根或三根导线之间保持10 - 20cm的恒定距离,其中一个原因是减少整体的趋肤效应。

电磁波入射到金属表面

当射频范围内的电磁波垂直入射到金属表面时,会发生什么呢?

麦克斯韦方程组在某些条件下会导出以下波动方程:
[
\frac{\partial^2 \vec{E}}{\partial t^2}=c^2\frac{\partial^2 \vec{E}}{\partial z^2} \quad (16.1)
]
其中
[
c = \frac{1}{\sqrt{\epsilon_r\eps

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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