本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的渦流熱成像檢測(cè)系統(tǒng)中激勵(lì)參數(shù)優(yōu)化

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【摘要】：影響渦流熱成像檢測(cè)效果的激勵(lì)因素有多種,而不同激勵(lì)參數(shù)的選擇會(huì)導(dǎo)致不同檢測(cè)效果,為了充分發(fā)揮渦流熱成像檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)結(jié)果直觀、檢測(cè)速度快等優(yōu)勢(shì),研究激勵(lì)參數(shù)的激勵(lì)規(guī)律和優(yōu)化激勵(lì)參數(shù)的激勵(lì)水平很有必要。研究以45號(hào)鋼板為對(duì)象,構(gòu)建內(nèi)部含缺陷的鋼板電磁-熱耦合場(chǎng)有限元仿真模型,對(duì)激勵(lì)參數(shù)的因素和水平進(jìn)行設(shè)計(jì),結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析仿真模型的可靠性,在此基礎(chǔ)上采用遺傳算法優(yōu)化仿真模型的激勵(lì)條件,使鋼板缺陷區(qū)與正常區(qū)溫度差異度最大化,使鋼板缺陷更易檢測(cè)。首先設(shè)計(jì)了線圈匝數(shù)、激勵(lì)時(shí)間、提離距離三個(gè)激勵(lì)參數(shù)的正交實(shí)驗(yàn),基于正交實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立并修正三維感應(yīng)加熱模型,結(jié)果表明:實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)的最高溫度、最低溫度和平均溫度的誤差均小于6.60%。此外,利用偏最小二乘回歸方法構(gòu)建了各參數(shù)與激勵(lì)熱效應(yīng)指標(biāo)(溫度差值)的回歸方程,定量分析了影響電磁激勵(lì)熱效應(yīng)的三個(gè)激勵(lì)參數(shù)對(duì)激勵(lì)熱效應(yīng)的影響程度,由偏最小二乘方法得出的模型觀測(cè)值與鋼板背面平均溫度的預(yù)測(cè)值之間誤差都在8.91%以內(nèi),表明所構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型可以比較準(zhǔn)確的表征電磁激勵(lì)參數(shù)與激勵(lì)熱效應(yīng)之間的關(guān)系。其次,由于三維模型網(wǎng)格數(shù)量較大,后續(xù)遺傳算法結(jié)合有限元仿真優(yōu)化激勵(lì)參數(shù)時(shí)耗時(shí)較多,所以對(duì)三維感應(yīng)加熱模型進(jìn)行降維,建立含缺陷的二維感應(yīng)加熱模型,與四因素四水平的16組正交實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明:對(duì)比五個(gè)不同區(qū)域的溫度和鋼板表面的平均溫度,仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差均小于7.23%,驗(yàn)證了模型的有效性,可用于后續(xù)激勵(lì)參數(shù)優(yōu)化中目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建。最后,以缺陷與正常區(qū)域溫度差異最大為目標(biāo)建立遺傳算法優(yōu)化模型,確定參數(shù)優(yōu)化的約束條件,并基于前期建立的有限元仿真模型構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。優(yōu)化結(jié)果表明:經(jīng)歷30次迭代后,獲得最優(yōu)激勵(lì)參數(shù)為匝數(shù)為8匝、位置為0.005米、提離為0米、時(shí)間為70秒。并通過(guò)多組對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該優(yōu)化結(jié)果的效果。
【關(guān)鍵詞】：渦流熱成像 遺傳算法 偏最小二乘 激勵(lì)參數(shù)
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG115.28;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析9-11
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀9
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線11
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容11
• 1.3.2 研究重點(diǎn)11
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第二章 無(wú)缺陷鋼板的電磁激勵(lì)參數(shù)研究13-28
• 2.1 渦流熱成像檢測(cè)技術(shù)原理13
• 2.2 電磁-熱耦合三維有限元數(shù)學(xué)模型13-18
• 2.2.1 數(shù)值模擬方法的種類13-14
• 2.2.2 電磁場(chǎng)數(shù)學(xué)模型14-15
• 2.2.3 溫度場(chǎng)數(shù)學(xué)模型15-17
• 2.2.4 ANSYS耦合場(chǎng)分析17-18
• 2.3 數(shù)值仿真模型的驗(yàn)證18-20
• 2.3.1 參數(shù)的選擇18
• 2.3.2 模型建立18-19
• 2.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)19-20
• 2.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證20
• 2.4 基于偏最小二乘的電磁激勵(lì)參數(shù)之間關(guān)系建模20-27
• 2.4.1 設(shè)計(jì)正交實(shí)驗(yàn)20-23
• 2.4.2 基于偏最小二乘的建模分析23-26
• 2.4.3 結(jié)果分析26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 含缺陷鋼板的電磁激勵(lì)參數(shù)研究28-40
• 3.1 電磁-熱耦合二維有限元數(shù)學(xué)模型28-34
• 3.1.1 模型建立28-30
• 3.1.2 網(wǎng)格劃分30-31
• 3.1.3 邊界設(shè)置和計(jì)算時(shí)間步設(shè)置31-33
• 3.1.4 激勵(lì)參數(shù)的確定33-34
• 3.2 模型的驗(yàn)證34-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于遺傳算法的激勵(lì)參數(shù)優(yōu)化40-49
• 4.1 優(yōu)化模型的建立40-43
• 4.1.1 遺傳算法概述40-41
• 4.1.2 激勵(lì)參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)確定41-43
• 4.1.3 參數(shù)優(yōu)化約束條件43
• 4.2 遺傳算法的步驟43-44
• 4.2.1 激勵(lì)參數(shù)編碼43
• 4.2.2 創(chuàng)建初始種群43
• 4.2.3 適應(yīng)度的確定43-44
• 4.2.4 選擇操作44
• 4.2.5 交叉操作44
• 4.2.6 變異操作44
• 4.2.7 算法終止條件44
• 4.3 激勵(lì)參數(shù)的優(yōu)化結(jié)果及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證44-48
• 4.3.1 激勵(lì)參數(shù)優(yōu)化結(jié)果44-45
• 4.3.2 優(yōu)化結(jié)果實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證45-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 總結(jié)49
• 5.2 展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 附件一54-56
• 附件二56-62
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文62-63
• 致謝63

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