笔记

物理波动理论概览
这篇笔记涵盖了简谐运动、简谐波、惠更斯原理、驻波、相干光等物理概念。简谐运动中,物体的位移与加速度成反比;简谐波的波速等于振动相的传播速度;惠更斯原理解释了波阵面的形成;驻波在同一直线上两列波叠加形成,有波节和波腹;相干光的产生需要振动方向、频率和相位差恒定;光程差与光在介质中的相位变化相关;薛定谔方程描述粒子在势场中的运动;主量子数决定电子能量,能量量子化;轨道量子数和磁量子数影响电子的角动量和空间分布;简并态指能量相同的多个状态。

简谐运动

物体的运动,离开平衡位置的位移(或角位移)按正弦规律随时间运动。
x = A c o s ( w t + ϕ ) x=Acos(wt+\phi) x=Acos(wt+ϕ)
简谐运动的加速度和位移成反向正比。
a = d 2 x d t 2 = − w 2 x a=\frac{\mathrm{d}^2x}{\mathrm{d}t^2}=-w^2x a=dt2d2x=w2x

简谐波

简谐波中扰动传播的速度,即波速u,也就是振动的相的传播速度。所以,波速u也叫相速度。

简谐波上各质元的简谐运动的周期等于简谐波的周期。

波长 λ \lambda λ是两个相邻的同相质元间的距离,也就是一周期内简谐波的任一相所传播的距离。
λ = 2 π u w = u T \lambda=\frac{2\pi \mathrm{u}}{w}=\mathrm{uT} λ=w2πu=uT
此处的T是简谐波的周期。
u = λ ν \mathrm{u}=\lambda \nu u=λν
此处的 ν \nu ν是简谐波的频率。
一个完整周期内简谐波的完整波(包含波峰波谷)的数目称为波数 k k k
k = 2 π λ k=\frac{2\pi}{\lambda} k=λ2π

惠更斯原理

介质中任一波阵面上的各点,都可以看做是发射子波的波源,其后任一时刻,这些子波的包迹就是新的波阵面。这里的波阵面指的是波传播是最前面的那个波面,也叫波前。

驻波

由同一介质中的两列频率、振动方向相同,而且振幅也相同的简谐波,在同一直线上沿相反方向传播时线性叠加就会形成驻波。
y 1 = A cos ⁡ ( w t − 2 π λ x ) y 2 = A cos ⁡ ( w t + 2 π λ x ) y = y 1 + y 2 = 2 A cos ⁡ 2 π λ x cos ⁡ w t y_1=A\cos (wt-\frac{2\pi}{\lambda}x)\\ y_2=A\cos (wt+\frac{2\pi}{\lambda}x)\\ y=y_1+y_2=2A\cos \frac{2\pi}{\lambda}x\cos wt y1=Acos(wtλ2πx)y2=

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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