6、光学中的平面镜、球面镜与干涉现象解析

光学中的平面镜、球面镜与干涉现象解析

1. 平面镜与球面镜

在光学领域,平面镜和球面镜有着独特的成像特性。

1.1 平面镜与虚像

平面镜成像遵循反射定律,即入射角与反射角的绝对值相等。对于二维物体,平面镜会形成虚像,且该虚像左右颠倒。当观察一个点光源发出的锥形光线反射时,物体点看起来好像在镜子的“另一侧”。对于三维物体,用右手坐标系的箭头表示,平面镜所成的虚像则呈现为左手坐标系。例如,救护车上“Ambulance”字样从左到右书写,前方汽车里的司机通过后视镜能“正常”读取这些字样。

1.2 球面镜与镜像方程

球面镜分为凹面镜和凸面镜,它们在不同领域有着重要应用。直径达数米的球面凹面镜常用于天文望远镜,替代第一个透镜,能将真实直立的物体形成倒立的实像。而直径小得多的球面凸面镜则用于化妆等用途,可将直立物体形成直立的虚像。我们的眼睛利用正透镜在视网膜上成像,但能“看到”直立的虚像。

球面镜的成像方程可由单个球面的成像方程推导得出。单个球面的成像方程为:
[
\frac{n_1}{-x_o} + \frac{n_2}{x_i} = \frac{n_2 - n_1}{r}
]
通过形式上令 (n_1 = -n_2),可得到球面镜的成像方程:
[
\frac{n_1}{-x_o} + \frac{-n_1}{x_i} = \frac{-n_1 - n_1}{r}
]
化简后为:
[
\frac{1}{x_o} + \frac{1}{x_i} = \frac{2}{r}
]
其中,(r) 为球面的曲率半径。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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