37、电磁反射、透射与偏振:原理与应用

电磁反射、透射与偏振:原理与应用

1. 引言

在研究无限均匀且无“自由电荷”的介质时,平面电磁波有着特定的相速度,其表达式为(c = \frac{1}{\sqrt{\varepsilon_0\varepsilon_r\mu_0\mu_r}}=\frac{1}{\sqrt{\varepsilon_0\mu_0}}\frac{1}{\sqrt{\varepsilon_r\mu_r}}=\frac{c_0}{\sqrt{\varepsilon_r\mu_r}}) ,这是麦克斯韦方程组的一个可能解。介质中光的速度(c)与真空中光速(c_0)及该介质的折射率(n)存在关系(c \equiv\frac{c_0}{n}) 。

大多数我们所考虑的介质为抗磁或顺磁介质,例如光学玻璃,其相对磁导率(\mu_r \approx1.00) ,所以可以近似认为(n \approx\sqrt{\varepsilon_r}) 。这意味着折射率在某种程度上与介质的“极化率”直接相关,相对介电常数就是这种性质的一种度量。外部电场越容易使原子周围的电子云偏离平衡位置,光在该介质中的传播速度就越慢。

对于原子排列规则且特殊的物质,如方解石晶体,当电场相对于晶体处于特定方向时,电子云更容易偏离平衡位置。这使得光在通过晶体时,根据晶体相对于光偏振方向的不同取向,传播速度也会有所不同。具有这种性质的方解石晶体被称为双折射晶体,双折射材料在现代光学中应用广泛。

还有一些物质只允许特定方向电场的光透过,这些物质可作为偏振滤光片,在摄影、材料表征、观看3D电影和天文学等领域都有应用。

接下来我们将分析电磁波在两种不同介质界面处的部分反射和部分透射现象,麦克斯韦方程组在这些计算中起着核心作用

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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