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Python光学仿真学习Gauss高斯光束在空间中的分布

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    Gauss光束强度的表达式为

    Python光学仿真学习Gauss高斯光束在空间中的分布

    如图所示

    Python光学仿真学习Gauss高斯光束在空间中的分布

    左上图和左下图表示激光传输过程中的其束腰半径的变化情况;右图则表示高斯光束某一横截面处激光的能量分布。

    编程客栈制代码如下

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    def setLabel(ax,*args):
        ax.set_xlabel(args[0])
        ax.set_ylabel(args[1])
        if len(args)==3:
            ax.set_zlabel(args[2])
    def drawGauss(w0=1,dWave=1.0http://www.cppcns.com64):
        # 轴向坐标
        z = np.linspace(-10,10,1000).reshape(1000,1)
        # z处光斑半径
        w = np.sqrt(w0**2+z**2*dWave**2/np.pi**2/w0**2)
        theta = np.linspace(0,np.pi*2,150).reshape(1,150)
        x = w*np.cos(theta)
        y = w*np.sin(theta)
        fig =  plt.figure()
        # 三维的高斯光束等功率密度面变化图
        ax1 = fig.add_subplot(221,projection='3d')
        ax1.plot_surface(z,x,y)#,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
        ax1.set_title("waist shape changed by propagation")
        setLabel(ax1,"z","x","y")
        # 二维的高斯光束半径变化图
        ax3 = fig.add_subplot(223)
        ax3.plot(z,w,linewidth=1)
        ax3.plot(z,-w,linewidth=0.2)
        ax3.plot([z[0],z[-1]],[0,0],linewidth=0.5,linestyle=":")
        ax3.set_title("waist value changed by propagation")
        setLabel(ax3,"z","w")    
        # Gauss光束在束腰处的切片
        X,Y = np.meshgrid(np.linspace(-5,5,100),np.linspace(-5,5,100))
        Psi = np.exp(-(X**2+Y**2)/w0**2)/w0
        ax2 = fig.add_subplot(222,projection='3d')
        ax2.plot_surface(X,Y,Psi)
        ax2.set_title("Intensity distribution on waistpoEgodvk0")
        setLabel(ax2,"x","y","Instensity")
        # Gauss光束在束腰处的径向切片
        r = np.linspace(-5,5,200)
        Psi = np.exp编程客栈(-r**2/w0**2)/w0
        ax4 = fig.add_subplot(224)
        ax4.plot(r,Psi)
        ax4.set_title("Intensity distribution on waist0")
        setLabel(ax4,"r","Instensity")
        plt.show()
    

    如果沿着z轴方向,在不同的位置处对Gauss光束进行切片处理,则不同位置处径向功率分布如图所示

    Python光学仿真学习Gauss高斯光束在空间中的分布

    实现代码如下

    import matplotlib.animation as animation
    def GaussGif1d(w0=1,dWave=1.064):
        zAxis = np.arange(100)
        # 轴向坐标
        z = np.linspace(0,10,100)
        # z处的束腰半径
        w = np.sqrt(w0**2+z**2*dWave**2/np.pi**2/w0**2)
        x = np.linspace(-10,10,500)  
        fig = plt.figure()
        ax = fig.gca(xlim=(-5,5),ylim=(0,1))
        ax.grid()
        line, = ax.plot([],[])
        time_text = ax.text(0.1,0.9,'',transform=ax.transAxes)
        # 初始化图像
        def init():
            line.set_data([],[])
            time_text.set_text("")
            return line, time_text    
        # 图像迭代
        def animate(i):
            wi = w[i]
            Psi = np.exp(-x**2/wi**2)/wi
            line.sehttp://www.cppcns.comt_data(x,Psi)
            time_text.set_text("z="+str(z[i]))
            return line, time_text
        ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, zAxis,
            interval=200, init_func=init)
        ani.save('gauss.gif',writer='imagemagick')
        plt.show()
    
    

    以上就是python光学仿真学习Gauss高斯光束在空间中的分布的详细内容,更多关于Python光学仿真Gauss高斯光束空间分布的资料请关注我们其它相关文章!

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