17、分段镜望远镜的光学对准技术解析

分段镜望远镜的光学对准技术解析

1. 引言

分段镜望远镜在现代天文学观测中扮演着重要角色,其光学对准是确保望远镜性能的关键环节。本文将详细介绍分段镜望远镜光学对准的相关技术,包括分段镜的倾斜对准、相位对准、翘曲线束调整以及副镜对准等方面。

2. 分段镜的倾斜对准
  • 测量原理 :分段镜倾斜角度的测量与自适应光学中的波前传感类似,都使用了 Shack - Hartmann 波前传感器,每个分段镜可采用单个或多个子孔径。但二者存在重要区别,自适应光学旨在“冻结”大气,曝光时间极短(通常为几毫秒);而分段镜对准测量则需对局部大气倾斜误差进行平均,曝光时间较长,一般为几十秒。
  • 大气影响 :尽管在短曝光极限下,湍流的光学效应在理论上已得到很好的理解,但对于典型对准测量的长曝光(非无限长)情况,理论情况尚不明晰。甚大望远镜(VLT)的测量表明,长曝光下的残余大气像差(高达泽尼克项 n ∼ 4)可由与理论短曝光极限相同的泽尼克系数统计分布描述,但有效大气相干直径 r₀ 作为唯一自由参数。尽管长曝光的有效 r₀ 可能比通常的“瞬时” r₀ 大一个数量级,但残余大气湍流仍限制了 VLT 的对准过程。凯克望远镜也有类似结果,对于未来的极大望远镜,外尺度效应(在超过 10 米时变得重要)可能会在一定程度上改善这种情况。
3. 相位对准
  • 活塞误差要求 :光学对准中最具挑战性的自由度与分段镜的活塞误差相关。为使望远镜达到全孔径对应的衍射极限,活塞误差(或分段镜之间的台阶)必须远小于观测
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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