使用人工蜂群算法實(shí)現(xiàn)對(duì)基于Mie散射理論的小角前向散射法的顆粒系粒徑多峰分布的反演,并進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn).對(duì)服從正態(tài)分布、Rosin-Rammler分布、Johnson’s SB分布函數(shù)的均勻球形顆粒系進(jìn)行仿真.分別模擬了單峰、雙峰和三峰分布的顆粒群,人工蜂群算法均能較好地實(shí)現(xiàn)顆粒粒徑的反演.在單峰分布時(shí),顆粒重量頻率分布曲線的相對(duì)均方根誤差低至3.53×10-8.與獨(dú)立模式Philip-TwomeyNNLS算法和Chahine算法相比,人工蜂群算法的仿真反演精度更高,其雙峰寬分布的顆粒重量頻率分布曲線的相對(duì)均方根誤差分別由3.38%和2.70%降至1.53%,且隨著峰數(shù)增多、分布曲線寬度變窄和噪聲增加,Philip-Twomey-NNLS算法和Chahine算法的誤差分別增加至44.99%和24.36%,而人工蜂群算法的誤差為18.22%.搭建小角前向散射法顆粒測(cè)量系統(tǒng),分別采集國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)顆粒35μm單一顆粒群和30μm、51μm混合顆粒群的散射圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,均得到較高精度的反演結(jié)果,與PhilipTwomey-NNLS算法相比,其特征粒徑的相對(duì)誤差可降低50%左右,特征參數(shù)的相對(duì)誤差... 

【文章來(lái)源】：光子學(xué)報(bào). 2020,49(12)北大核心EICSCD

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【部分圖文】：

三峰分布函數(shù)反演結(jié)果

圖6 三峰分布函數(shù)反演結(jié)果從圖中可以看出，符合三峰分布的顆粒粒徑分布反演誤差主要體現(xiàn)在粒徑分布曲線的寬度特征參數(shù)σ中，而峰值即特征粒徑M與理論值基本吻合.且在三峰分布中，由于粒徑較小的顆粒產(chǎn)生的散射光能主要分布在靠近外環(huán)的位置，粒徑較大的顆粒產(chǎn)生的散射光能主要分布在靠近內(nèi)環(huán)的位置[18]，而中間粒徑的顆粒散射光能由于同時(shí)受到了內(nèi)環(huán)和外環(huán)兩側(cè)的干擾，造成了中間峰的誤差最大.

選取國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)乳膠顆粒作為被測(cè)樣本，蒸餾水作為分散劑，則乳膠顆粒的相對(duì)折射率m=(1.596～0.1i）/1.33.光源為632.8 nm的HE-NE激光器，激光經(jīng)過(guò)衰減片和擴(kuò)束準(zhǔn)直鏡獲得平行且強(qiáng)度均勻的光束照射在顆粒樣本上，產(chǎn)生散射光.用CCD相機(jī)代替光電探測(cè)器采集信號(hào)，焦距為25 mm，像素為1 024×1 280.實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖7所示.3.2 單峰分布實(shí)驗(yàn)反演

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于靜態(tài)光散射的顆粒粒度檢測(cè)技術(shù)的研究[D]. 曹麗霞.中國(guó)計(jì)量學(xué)院 2015
[3]反演算法在光全散射法測(cè)量顆粒粒徑分布中的應(yīng)用[D]. 劉延龍.哈爾濱理工大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3324626