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Python光学仿真学习Gauss高斯光束在空间中的分布

发布日期:2021-12-22 09:01 | 文章来源:脚本之家

Gauss光束强度的表达式为

如图所示

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。

绘制代码如下

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=1.064):
 # 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 waist0")
 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(-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

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.set_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本站其它相关文章!

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