28、三维各向异性器件的FDFD分析与模拟

三维各向异性器件的FDFD分析与模拟

1. 磁场求解时的衍射效率计算

当使用有限差分频域(FDFD)方法求解电场时,会用到特定的方程。而当求解磁场时,衍射效率的计算公式如下:
- 反射衍射效率:
[RDE(m,n)=\frac{|H_{0,ref}(m,n)|^2}{|H_{0,inc}|^2}\text{Re}\left[-\frac{k_{z,ref}(m,n)}{k_{z,inc}}\right]]
- 透射衍射效率:
[TDE(m,n)=\frac{|H_{0,trn}(m,n)|^2}{|H_{0,inc}|^2}\text{Re}\left[\frac{\epsilon_{r,ref}}{\epsilon_{r,trn}}\frac{k_{z,trn}(m,n)}{k_{z,inc}}\right]]

2. 新编写三维FDFD代码的标准模拟序列

在模拟新的三维器件之前,需要执行一系列标准模拟来识别和解决新编写代码中的问题。以下是具体步骤:
1. 真空模拟
- 将总场/散射场(TF/SF)界面置于网格中心,垂直发射垂直入射的线极化波。
- 若FDFD代码正常工作,模拟结果应为100%透射率、0%反射率,且在TF/SF界面上方不应看到波。例如,在NRES = 20时,模拟可能得出反射率(R = 4.9×10^{-6}),透射率(T = 0.996)。
- 若模拟正确,可尝试不同的线极化情况。
2. 斜入射与圆极化模拟
- 引入入射角和圆极化,如设置(\theta = \phi = 30^

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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