【摘要】：新興的鐵磁共振溫度測量技術從理論上具有諸多優(yōu)勢,故受到國內外學者廣泛關注。該技術需要對零磁場點(FFP)進行求解。傳統(tǒng)方法采用粒子群優(yōu)化算法。最近幾年優(yōu)化算法得到了飛速發(fā)展,尤其是元啟發(fā)式算法。由于算法的計算精度及收斂速度很大程度上影響著溫度測量的精度及反應速度,因此,將目前的算法研究成果應用于計算零磁場點中,或嘗試通過現(xiàn)有理論,對解析的方法進行研究,有助于促進該技術的發(fā)展。本文針對計算零靜磁場點的問題,從改進現(xiàn)有元啟發(fā)式算法,提出新的元啟發(fā)式算法和理論推導三個方面進行探討。在改進元啟發(fā)式算法上,在基于時變慣性權重學習機制的蝙蝠優(yōu)化算法(wBA)的基礎上,引入反向學習及Levy擾動機制對其進行改進,提出一種基于反向學習與Levy擾動的改進優(yōu)化蝙蝠算法(wLevyOLBA)。在提出新的元啟發(fā)式算法上,提出了海島算法(Island Algorithm IA)。在理論推導方面,基于畢奧-薩伐爾定律,得出一種用來計算XY面任一點為FFP時各個線圈電流的解析方法。wLevyOLBA算法利用六個標準函數(shù)進行驗證,并和BA算法、wBA算法進行對比;海島算法利用CEC13測試集進行驗證,并和PSO算法進行對比。結果表明,wLevyOLBA算法在收斂性能和魯棒性方面明顯優(yōu)于wBA算法和BA算法。海島算法在計算具有某類特征的函數(shù)時,差于粒子群算法,但在大部分函數(shù)和多個維度下的結果中,其計算精度及魯棒性均顯著較粒子群算法優(yōu)異,驗證了算法的分析。wLevyOLBA算法、海島算法和解析方法分別對FFP進行求解,將計算出的結果帶入到仿真軟件中,進行仿真實驗。結果表明,三種方法均優(yōu)于傳統(tǒng)上采用的粒子群優(yōu)化算法,解析方法計算的FFP位置誤差在3mm之內,滿足磁信號測量的需要。解析的方法相比元啟發(fā)式算法不僅克服了傳統(tǒng)迭代方法的收斂慢、結果不確定等缺點,而且其解具有理論依據(jù),在精度和計算速度上具有絕對的優(yōu)勢,對磁納米粒子溫度測量、加熱控制、濃度成像等技術的發(fā)展都有幫助。
【圖文】：

wLevyOLBA算法流程圖

圖 3-6 20 維 Zacharov 圖 3-7 20 維 Griewank在一致的維數(shù)和參數(shù)條件下，wLevyOLBA算法的收斂速度均遠優(yōu)于基本BA算法和，展現(xiàn)出較強的全局搜索能力和較快的速度。這是在于進化過程中，基本 BA 算法和搜索到局部最優(yōu)后，沒有有效機制讓算法離開局部最優(yōu)；而 wLevyOLBA 算法通過 擾動機制，可以有效擺脫了局部極值的束縛，，使得算法能快速的尋找到更優(yōu)的位
【學位授予單位】：鄭州輕工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18

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本文編號：2641103