3、望远镜原理与成像机制解析

望远镜原理与成像机制解析

1. 望远镜基础光学原理

1.1 透镜组合的光学特性

对于厚透镜或相隔距离为 (d) 的两个薄透镜,其总光焦度(有效焦距)的计算公式为:
[P = P_1 + P_2 - \frac{d}{n}P_1P_2]
其中 (P_1) 和 (P_2) 分别为两个透镜的光焦度,(n) 为透镜间介质的折射率。

凸透镜(正透镜,会聚透镜)能将近轴光线聚焦在光轴上的一个焦点;凹透镜(负透镜,发散透镜)会使近轴光线发散,这些光线看起来好像是从透镜与入射光同侧的一个焦点发出的。成像和放大率取决于物体与焦点的相对位置。当透镜所成的像无法在屏幕上显示,因为实际上没有电磁辐射(EMR)传播到或来自该位置,只是看起来如此,这样的像被称为“虚像”。例如,当物体放置在凸透镜的焦点以内时,就会形成虚像。

1.2 放大率相关概念

1.2.1 角放大率

角放大率是根据光线的倾斜角度而非物体和像的高度来定义的。如果入射光线与光轴成角度 (u)(斜率为 (\tan u)),折射光线与光轴成角度 (u’),则角放大率 (M) 为:
[M = \frac{\tan u’}{\tan u} = \frac{s}{s’} = \frac{h}{h’}]
其中 (s) 和 (s’) 分别为物距和像距,(h) 和 (h’) 分别为物体和像的高度。

1.2.2 底片比例尺

更一般地,放大率通常用底片比例尺来表征,即望远镜焦点处 1 毫米对应天空中的弧秒数:
[Plate\ Scale (\prime\prime/mm) = \frac{20626

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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