69、金属基底上薄膜的反射 - 吸收光谱研究

金属基底上薄膜的反射 - 吸收光谱研究

1. 引言

红外反射 - 吸收光谱(RAS)最早于1959年由Francis和Ellison应用于金属硬脂酸盐的Langmuir - Blodgett(LB)膜在金属镜上的体系。当时由于使用的是色散型仪器,他们不得不使用两个平行镜,总共进行四次反射,并使用特殊的光学楔来扩展透射范围,且采用了掠入射角(72°)。“反射 - 吸收光谱”这一术语由Greenler等人首次提出,专门用于获取位于金属高反射表面上的薄材料层的光谱,因为该光谱与从块状样品表面反射获得的光谱完全不同。在块状样品反射中,吸收指数的增加可能导致反射率增加(而非降低),并且对折射率的强烈依赖会使谱带不对称。而在反射 - 吸收(R - A)光谱中,吸收指数的增加会使反射辐射的能量减少,所得光谱类似于通常的吸收光谱。

当光在金属表面反射时,反射光束的相位相对于入射光束会发生偏移,偏移量由入射角、偏振状态和光的波数决定。s偏振光束(电场矢量垂直于入射面)的相移接近180°,与入射角和波数无关,因此入射和反射光束的电场矢量在表面几乎相互抵消,这意味着对于s偏振光束,金属表面的薄材料层几乎不会产生吸收。而p偏振光束(电场矢量平行于入射面)的相移在高入射角时变化迅速,当相移为90°时,入射和反射光束会叠加产生一个更强的垂直于金属表面的电场,因此p偏振光束会被垂直于膜表面的跃迁偶极矩强烈吸收。

2. RAS的数学处理和特性

2.1 各向同性薄膜

对于空气 - 单层 - 金属系统的电磁波R - A特性,可以通过考虑波在每种介质中的边界条件来计算。对于各向同性薄膜,可使用Hansen推导的多层各向同性薄膜方程。在RAS设置中,第一相和第N相分别为半

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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