5、电磁学中的本构参数及相关方程解析

电磁学中的本构参数及相关方程解析

1. 本构参数基础

1.1 介电常数与磁导率

在真空中,介电常数为自由空间介电常数(真空介电常数),其值为:
[
\epsilon_0 = 8.8541878176 \times 10^{-12} \text{ F/m}
]
任何其他材料的介电常数 $\epsilon$ 可以表示为真空介电常数 $\epsilon_0$ 与相对介电常数 $\epsilon_r$(也称为介电常数)的乘积:
[
\epsilon = \epsilon_0 \epsilon_r
]
相对介电常数 $\epsilon_r$ 没有单位,通常在 1 到 12 之间,比介电常数 $\epsilon$ 更便于描述材料。考虑损耗时,相对介电常数变为复数 $\tilde{\epsilon}$。对于金属,通常用实值相对介电常数 $\epsilon_r$ 和电导率 $\sigma$ 来表征,很多时候只指定电导率 $\sigma$,并假设相对介电常数 $\epsilon_r \approx 1$,其关系为:
[
\tilde{\epsilon}_r = \epsilon_r + \frac{\sigma}{j\omega\epsilon_0}
]
在射频情况下,通常用实值相对介电常数 $\epsilon_r$ 和损耗角正切 $\tan\delta$ 来指定电介质,复数相对介电常数 $\tilde{\epsilon}_r$ 可根据以下公式计算:
[
\tilde{\epsilon}_r \approx \epsilon_r (1 - j\tan\delta)

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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