计算机控制光学表面成形技术的驻留时间算法

第一章计算机控制系统概述习题参考答案1.计算机控制系统的控制过程是怎样的计算机控制系统的控制过程可归纳为以下三个步骤：(1)实时数据采集：对被控量的瞬时值进行检测，并输入给计算机。

(2)实时决策：对采集到的表征被控参数的状态量进行分析，并按已定的控制规律，决定下一步的控制过程。

(3)实时控制：根据决策，适时地对执行机构发出控制信号，完成控制任务。

2.实时、在线方式和离线方式的含义是什么(1)实时：所谓“实时”，是指信号的输入、计算和输出都是在一定时间范围内完成的，即计算机对输入信息以足够快的速度进行处理，并在一定的时间内作出反应并进行控制，超出了这个时间就会失去控制时机，控制也就失去了意义。

(2)“在线”方式：在计算机控制系统中，如果生产过程设备直接与计算机连接，生产过程直接受计算机的控制，就叫做“联机”方式或“在线”方式。

(3)“离线”方式：若生产过程设备不直接与计算机相连接，其工作不直接受计算机的控制，而是通过中间记录介质，靠人进行联系并作相应操作的方式，则叫做“脱机”方式或“离线”方式。

3.微型计算机控制系统的硬件由哪几部分组成各部分的作用是什么由四部分组成。

(1)主机：这是微型计算机控制系统的核心，通过接口它可以向系统的各个部分发出各种命令，同时对被控对象的被控参数进行实时检测及处理。

主机的主要功能是控制整个生产过程，按控制规律进行各种控制运算(如调节规律运算、最优化计算等)和操作，根据运算结果作出控制决策；对生产过程进行监督，使之处于最优工作状态；对事故进行预测和报警；编制生产技术报告，打印制表等等。

图微机控制系统组成框图(2)输入输出通道：这是微机和生产对象之间进行信息交换的桥梁和纽带。

过程输入通道把生产对象的被控参数转换成微机可以接收的数字代码。

过程输出通道把微机输出的控制命令和数据，转换成可以对生产对象进行控制的信号。

过程输入输出通道包括模拟量输入输出通道和数字量输入输出通道。

(3)外部设备：这是实现微机和外界进行信息交换的设备，简称外设，包括人机联系设备(操作台)、输入输出设备(磁盘驱动器、键盘、打印机、显示终端等)和外存贮器(磁盘)。

计算机控制光学表面成型技术综述摘要:介绍了计算机控制光学表面成型技术的原理基础,目前的进展及其将来的趋势。

主要介绍美国、法国、俄罗斯的科学家在这项技术上的成果,也简单介绍了我国在这一领域的研究工作。

最后提出了目前还存在的问题。

一、非球面元件的特色及应用非球面是指除球面和平面以外的所有光学表面,在光学系统中应用非球面元件可以使复杂的结构变得简单,它们可以有效地消除像差,提高系统的成像质量。

由于系统的尺寸及重量减少,稳定性提高,成本降低。

这就使得光学设计人员越来越多地考虑在光学系统中采用非球面元件来取代球面元件。

以星载成像光学系统为例,采用非球面可以使系统的重量降低20～30%。

而对于这类系统来说,重量每减轻1kg,其发射成本相应降低5万元人民币,经济效益相当可观。

虽然如此,但非球面自身的几何特点使得其加工与检测难度要大大高于球面。

对于非球面来说,表面各点的曲率半径不同,范成法原理不再适用。

而且,非球面的检测也需要专门的辅助设备,如补偿器等。

这些问题都大大地增加了非球面元件的制造难度,同时也限制了非球面在高质量成像系统中的应用。

二、常用的非球面加工方法简介对于非球面的加工,有两种基本方法:一种是采用单点金刚石切削技术,在高精度的金刚石车床上直接切削出非球面,面型精度可达0.3～0.5μm(P-V),表面粗糙度可达60～100nm(rms)。

但该方法只适合于加工非脆性材料,对于光学系统中常用的光学玻璃则无法加工。

为解决脆性材料的加工问题,美国的UnionCabridge等公司在80年代中后期研制了与单点金刚石车床具有同等精度的金刚石磨床,能够对光学玻璃,光学晶体等脆性材料进行磨削加工,面型精度可达0.3～0.5μm(P-V)。

比较有代表性的是美国的几家公司与Rochester和Arizona大学共同研制的两代自动光学加工机床OpticamSM和OpticamSX,5min内可加工出面型精度达1μm(P-V),直径为50mm的玻璃非球面元件。

光在光学介质中的停留时间和相位速度光在自由空间中的速度是一个相对而言比较容易理解和掌握的概念，但是当光线穿过一种介质时，就会产生一些新的性质和变化。

比如说，光线会发生折射和反射，经过一段距离后的强度会发生衰减，还会存在一种叫做“光在介质中的停留时间”的概念。

本文将探讨光在光学介质中的停留时间和相位速度的原理和应用。

一、光在介质中的停留时间光在自由空间中的速度可以通过物理公式推导得出，但是当它在介质中传播时，由于介质与空气的折射率不同，光线会发生弯曲并改变传播速度，这时候需要引入一个叫做“相对介电常数”的概念，用来描述介质中电磁波的传播速度。

在介质中传播的光线，由于受到介质分子和原子的干扰和散射，进而导致光线传播速度的大小和方向的变化，这就意味着光线的传播不再是匀速的。

此时，我们就需要用一个新的概念来描述光线的传播时间，它就是光在介质中的停留时间。

光在介质中的停留时间是指光线通过介质的时间，即光在介质中停留的时间，而非光图的时间。

在光线在介质中传播时，其停留时间与介质的折射率有关，一般来说，介质的折射率越大，光在介质中的停留时间越长。

因此，光线经过折射和反射等光学现象时，它们的停留时间也会发生相应的变化。

二、相位速度相位速度是指光波传播时波峰或波谷的前沿的速度，它是光波在波动传播过程中的基本特征之一，也是光波电磁能量的传递速度。

在公式上，相位速度与波长、频率和介质的折射率有关，可以用如下公式表示：v_p = c/n其中，v_p是相位速度，c是光在真空中的速度，n是介质的折射率。

从公式上可以看出，光子在通过介质时，它们的速度会减慢，但光子的波长和频率却保持不变。

因此，相位速度和光子的速度是不同的概念，相位速度可以看作是光在介质中的平均速度。

相位速度对于光学研究和应用非常重要，它可以用来描述光线传播的性质和特征，如干涉、衍射和透明度等。

同时，相位速度也是光纤通信的重要参数之一，光纤内部的信号传输速度与相位速度密切相关，因此控制和优化光纤中的相位速度也成为了相关领域研究的重要方向之一。

磁流变抛光技术的发展及应用摘要：阐述了磁流变抛光技术的原理，综述了磁流变抛光技术的国内外研究现状与研究进展，并详细介绍了磁流变液的性能评价标准，及依据这一标准选取磁流变液的各组分，配置出标准的光学用磁流变抛光液。

然后，介绍了磁流变抛光技术的研究方向。

最后对磁流变抛光技进行了前景展望。

关键词：磁流变抛光；磁流变液；光学加工The Development and Application of Magnetorheological Finishing (The Institute of Mechanical and Electrical Engineer, Xi'an Technological University,Xi’an710032,China)Abstract: This paper first introduces the principle of magnetorheological finishing, then its research status and progress at home and abroad are reviewed. A standard is also suggested for evaluation of fluid finishing of optical glass. The elements of MR fluid were chosen according to the standard and MR fluid was prepared for optical finishing. Finally, the prospect of the MFR technique is discussed.Key words:magnetorheological finishing; magnetorheological fluid;optical machining1引言：随着现代科学技术的发展，对应用于各种光学系统中的光学元件提出了越来越高的要求。

计算机控制系统的控制算法计算机控制系统是指利用电脑进行自动控制的系统。

其中，控制算法是控制系统的核心部分。

控制算法通过对输入值进行处理，控制输出值，从而完成对被控制对象的控制。

本文将从控制算法的分类以及常用算法的特点和应用方面探讨计算机控制系统的控制算法。

控制算法的分类控制算法可分为开环控制和闭环控制两大类，其中闭环控制又可分为模型控制和自适应控制。

开环控制是通过对被控制对象的输出进行改变，使其达到期望值的方法。

其控制过程中没有反馈机制，容易受到被控制对象参数和环境的影响，控制精度较低。

通常适用于要求控制精度不高的场合，如电风扇的控制等。

闭环控制是指控制器需要通过反馈的方式对输出进行修正，以实现闭环控制的目的。

闭环控制可分为模型控制和自适应控制两类。

模型控制是利用被控制对象的数学模型进行控制的方法。

模型控制对被控制对象的动态特性和外部干扰具有一定的影响，精度相对较高。

通常适用于需要较高控制精度的场合，如工业生产中的控制。

自适应控制是通过对被控制对象的监测和评估，实时调整控制器参数，以适应系统变化的方法。

自适应控制能自动适应系统不确定性和非线性因素，能够应对变化较快的系统，具有较好的灵活性和稳定性。

通常适用于需要适应环境变化的场合，如无人驾驶汽车等。

常用的控制算法PID控制是目前最常用的控制算法之一。

其由三部分组成：比例控制、积分控制和微分控制。

PID控制适用范围广泛，控制精度高，容易实现。

其应用场合包括：温度控制、流量控制等领域。

Fuzzy控制是一种模糊逻辑控制算法，适用于对非线性、模糊等特殊对象的控制。

其能够自动适应环境变化，对控制对象的动态特性有很好的适应性。

其应用场合包括：空调、电机、灯光等领域。

神经网络控制是一种基于人工神经网络进行控制的算法，具有很强的学习和适应能力。

其应用范围广泛，包括：模型预测控制、自适应控制等领域。

总体上来讲，不同的控制算法各有其特点和适用范围。

在实际生产或工程中，应基于实际情况选择最合适的控制算法。