由于大氣的湍流影響,光在大氣傳播過程中會出現(xiàn)不同程度的波前畸變,波前畸變會給天文觀測帶來極大的阻礙,使得天文目標(biāo)的高清晰成像變得異常困難。自適應(yīng)光學(xué)（Adaptive Optics,AO）技術(shù)能夠有效的減少光波在大氣傳輸過程中產(chǎn)生的波前畸變,從而改善光學(xué)系統(tǒng)的成像質(zhì)量。變形鏡是自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)最主要的波前校正元件,其性能的的好壞直接決定了系統(tǒng)的校正能力。近些年發(fā)展起來的微電子機(jī)械系統(tǒng)（Micro Electro Mechanical System,MEMS）變形鏡基于半導(dǎo)體制造工藝,具有體積小、能耗低、精度高、可批量生產(chǎn)等優(yōu)點(diǎn),是現(xiàn)階段波前校正器中最具有研究價值的一種變形鏡。本文以MEMS變形鏡的波前校正能力為研究目標(biāo),首先建立了光波的大氣湍流傳輸模型。以大氣傳輸模型為基礎(chǔ),分別分析了97單元MEMS變形鏡對單階像差、組合像差的擬合能力。最后,用計算機(jī)模擬和搭建實(shí)驗(yàn)平臺兩種方法研究97單元MEMS變形鏡的自適應(yīng)光學(xué)閉環(huán)校正能力。計算機(jī)模擬時,以實(shí)際測量的變形鏡影響函數(shù)為基礎(chǔ),分析了97單元MEMS變形鏡對低階Zernike單階像差、組合像差的擬合效果及閉環(huán)校正能力。其中閉環(huán)校正時,采用的... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

常規(guī)自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

無波前探測自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)原理圖

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文6圖1-3分離促動器連續(xù)表面變形鏡結(jié)構(gòu)圖Figure1-3StructuralofcontinuoussurfaceDMseparateactuator分離促動器連續(xù)表面變形鏡的設(shè)計難點(diǎn)就在于促動器材料的選擇，常規(guī)的促動器材料為具有阻變特性的Pb(Zr,Ti)O3(PZT)組成，這種材料當(dāng)電壓改變時，會發(fā)生形變，從而使得變形鏡表面發(fā)生相應(yīng)的面形變化。但是這種變形鏡由于結(jié)構(gòu)原理，當(dāng)一個促動器發(fā)生形變時，相鄰促動器所控制的鏡面也會產(chǎn)生相應(yīng)的變化，這種連鎖變化量稱為耦合效應(yīng)，分離促動器的耦合系數(shù)一般維持在10%-30%。由于其結(jié)構(gòu)及工作原理，促動器的材料、促動器間距、鏡子厚度及材料等參數(shù)導(dǎo)致分離促動器連續(xù)表面變形鏡采光直徑較大，制作難度較大，而且校正精度一般。1.3.2薄膜變形鏡1976年，Yellin[25]等人第一次提出由薄膜電致形變原理，設(shè)計并制作變形鏡。薄膜變形鏡的結(jié)構(gòu)圖如圖1-4所示，薄膜變形鏡主體由一個剛度很小的氮化硅連續(xù)鏡面組成，該鏡面由眾多促動器支撐，給不同促動器電壓時，連續(xù)鏡面就會發(fā)生形變。圖1-4薄膜變形鏡結(jié)構(gòu)原理Figure1-4SchematicdiagramofthemembraneDM薄膜變形鏡因其材料輕、制作工藝簡單、促動精度高等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)在大口徑

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]差分進(jìn)化算法研究及應(yīng)用[D]. 范宇凌.華僑大學(xué) 2019
[4]自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)光強(qiáng)優(yōu)化及靜態(tài)波前畸變校正算法研究[D]. 張峰.浙江大學(xué) 2019
[5]新型薄膜反射鏡成型機(jī)理與實(shí)驗(yàn)研究[D]. 王永權(quán).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[6]自由空間光通信若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 許通.北京郵電大學(xué) 2015
[7]基于并行優(yōu)化算法的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計[D]. 侯家成.大連海事大學(xué) 2014
[8]基于哈特曼—夏克傳感器的波前檢測方法研究[D]. 汪偉.華中科技大學(xué) 2011
[9]基于哈特曼—夏克傳感器的大氣湍流參數(shù)測量方法研究[D]. 楊文波.長春理工大學(xué) 2010
[10]隨機(jī)并行梯度下降波前控制算法研究[D]. 彭浩.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008



本文編號：3553035