54、逆散射理论的数学基础与应用

逆散射理论的数学基础与应用

1. 引言

散射理论主要研究障碍物和不均匀性对波(特别是时谐波)传播的影响。在实际应用中,散射理论为通过声波和电磁波进行成像提供了数学工具,广泛应用于雷达、声纳、地球物理学、医学成像和无损检测等领域。

为了简化讨论,我们主要关注声波的情况,对电磁波情况仅作简要提及。同时,我们将省略大部分证明过程。

数学声学始于对声波的建模。声波传播和散射的主要介质有空气和水(水下声学),人体组织(超声)也是一种重要介质。由于声波被视为气体或流体中的小扰动,声学方程(即波动方程)可通过对流体运动方程进行线性化得到:
[
\frac{1}{c^2}\frac{\partial^2 p}{\partial t^2} = \Delta p
]
其中,(p = p(x, t)) 是压力,(c = c(x)) 是当地声速,流体速度与 (\nabla p) 成正比。对于形式为 (p(x, t) = \text{Re}{u(x) e^{-i\omega t}}) 的时谐声波,复值空间相关部分 (u) 满足简化波动方程:
[
\Delta u + \frac{\omega^2}{c^2}u = 0
]
在均匀介质中,声速 (c) 为常数,上述方程变为亥姆霍兹方程:
[
\Delta u + k^2u = 0
]
其中,波数 (k = \frac{\omega}{c})。

满足亥姆霍兹方程且定义域包含某个球外部的解,如果满足索末菲辐射条件,则称为辐射解:
[
\lim_{r \to \infty} r \left(\frac{\p

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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