6、传输线理论与特性分析

传输线理论与特性分析

1. 公式推导与关系

在相关推导中,对等式两边取 $\vec{a}_z$ 的叉积,并利用 $\vec{a}_z \times (\vec{a}_z \times \vec{H}_t) = -\vec{H}_t$ ,可以得到:
$\vec{H}_t^{\pm} = \pm\frac{1}{\eta}(\vec{a}_z \times \vec{E}_t^{\pm})$ (1.76b)

将其代入 (1.75) 式可得:
$lc = -\mu\left[\pm\oint_{c}\frac{1}{\eta}(\vec{a} z \times \vec{E}_t^{\pm}) \cdot \vec{a}_n dl\right]\left[\oint {c’}\vec{H} t^{\pm} \cdot d\vec{l}’\right] + \varepsilon\left[\oint {c’}\mp\eta(\vec{a} z \times \vec{H}_t^{\pm}) \cdot \vec{a}_n’ dl’\right] - \oint {c}\vec{E}_t^{\pm} \cdot d\vec{l}$ (1.77)

从图 1.10 (将 $\vec{E}_t$ 与 $\vec{H}_t$ 互换)能得到如下等式:
$(\vec{a}_z \times \vec{E}_t^{\pm}) \cdot \vec{a}_n dl = \vec{E}_t^{\pm} \cdot d\vec{l}$ (1.78a)
$(\vec{a}_z \times \vec{H}

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仿真方法拓展自身研究思路。
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