2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、遠(yuǎn)場(chǎng)激光束整形最終實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是改善目標(biāo)光束的各向特性以滿足實(shí)際需求。其中,遠(yuǎn)場(chǎng)光束整形技術(shù)的關(guān)鍵是如何合理的設(shè)計(jì)加載在光束整形元器件上的相位恢復(fù)算法。所以,相位恢復(fù)算法成為了激光束整形研究領(lǐng)域中最重要的科研問(wèn)題,長(zhǎng)期以來(lái),相位恢復(fù)算法吸引了大批國(guó)內(nèi)外研究者的關(guān)注。
  目前,用于激光束整形的方法種類繁多,例如非球面透鏡組激光整形方法、微透鏡陣列整形系統(tǒng)方法、反射式透鏡整形方法、雙折射透鏡組整形法、衍射光學(xué)元件整形法、長(zhǎng)焦深元件整形

2、方法等一些基于光學(xué)器件的整形方法。由于光束整形中的二元器件常用的是純相位液晶空間光調(diào)制器,所以當(dāng)前最常用的整形方法是基于正反傅里葉變換的迭代優(yōu)化算法。但是,目前已有的迭代優(yōu)化算法存在的理論缺陷導(dǎo)致算法的實(shí)際整形效果并不滿足實(shí)際應(yīng)用的要求,所以,本文在基于GS算法和GAA算法等的基礎(chǔ)上,提出來(lái)一種GAA算法的優(yōu)化算法,即優(yōu)化GAA算法。
  文中提出的優(yōu)化GAA算法是在GAA算法的基礎(chǔ)上提出的一種改進(jìn)的、更具普遍性的算法,該算法具有

3、較好的快速收斂性和設(shè)計(jì)靈活性。由于長(zhǎng)期以來(lái)多數(shù)研究人員忽略了GAA算法中因子ξ的不同取值直接關(guān)系著光束整形效果,即實(shí)際輸出光束光場(chǎng)與預(yù)期期望光束光場(chǎng)的逼近程度。因而,沒(méi)有給出設(shè)定的原則而直接給出ξ取值為0.5的GAA算法,具有一定的盲目性和改進(jìn)的可能性。為此,本文中提出了通過(guò)優(yōu)化因子ξ,最終實(shí)現(xiàn)改進(jìn)和完善GAA算法理論。
  優(yōu)化GAA算法不僅兼顧了其他迭代優(yōu)化算法衍射效率好的優(yōu)點(diǎn),而且較好的改善了其他算法輸出光束頂部均勻度差的缺

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