7、波的干涉与双光束波前分割干涉测量法详解

波的干涉与双光束波前分割干涉测量法详解

1. 干涉基础概念与波的叠加

在波的研究中,干涉是一个重要的现象。我们可以通过改变相位 φ 和空间坐标,或者相位 φ 和时间坐标,来观察波的图形变化。例如,选择 φ 为 2、4、6 时,可能出现图形无变化的情况。同时,改变 φ 还能使波在位置坐标或时间坐标上发生偏移。

当考虑两个谐波 u1 和 u2 的叠加时,它们都沿 x 方向传播,在 y 方向振动。其表达式分别为:
- (u_1 = A \cos 2\pi[x/\lambda -t/T ])
- (u_2 = A \cos 2\pi[(x -δ)/\lambda -t/T ])

将两式相加可得:
(u = u_1 + u_2 = A \cos 2\pi[x/\lambda -t/T ] + A \cos 2\pi[(x -δ)/\lambda -t/T ])

利用三角函数公式 (\cos(\alpha) + \cos(\beta) = 2 \cos{(\alpha -β)/2} \cos (\alpha + β)/2),可进一步化简为:
(u = [2A \cos{2\pi(δ/2)/\lambda}][\cos{2\pi(x/\lambda -t/T ) -2\pi(δ/2)/\lambda}])

对于不同的光程差 δ(如 δ1 = 0、δ2 = 0.1、δ3 = 0.2、δ4 = 0.3、δ5 = 0.4、δ6 = 0.5),对应的光程差与波长之比在 0 到 1/2 之间。观察发现,随着 δ 从 δ1 增大到 δ6,波的最大值高度减小,且向更大的 x 值方向移动。

下面我们来详细分析式

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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