基于遺傳算法的超聲散斑測量技術.pdf

1、當超聲波入射至粗糙界面時，其背向散射波會在空間中互相干涉疊加形成振幅和相位隨機分布的超聲散斑。超聲波的穿透性使其可以在氣體、液體和固體中傳播，因而超聲散斑可以在任意兩個不同介質間的界面或介質空間中形成。超聲散斑會隨著反射界面的運動而運動，可以作為信息載體計算該界面的位移和變形。本文研究的超聲散斑測量技術，它利用超聲波的穿透性，既可以測量物體外表面的變形，也可以用于物體內部界面的受力和變形分析，它是一種非接觸、無損、無污染的在線測量方法，

2、具有廣闊的應用前景。
　　本文從理論上分析了超聲散斑的特性和相關算法在超聲散斑測量技術中的作用，并進行了測量驗證。測量時，分別采集被測界面在變形前和變形后的超聲散斑場后，將這兩個散斑場進行相關運算，根據(jù)相關系數(shù)最大值的位置可以計算得到被測界面的位移。其中如何快速且準確地找到相關系數(shù)曲面上最大值的位置，是超聲散斑測量算法的關鍵問題。由于超聲散斑場的相關系數(shù)曲面存在大量次峰，它們的峰值與主峰峰值接近，容易造成測量誤差。在常用的相關搜索

3、法中，粗-細插值法可以保證搜索的準確性但計算量較大，爬山搜索法和Newton-Raphson迭代法可減少計算但是需要合適的初值。為克服上述方法中的不足，本文提出將遺傳算法用于相關搜索中。遺傳算法在超聲散斑場的全局范圍隨機選取初值，以種群為單位模擬生物進化論在迭代過程中尋找相關系數(shù)最大值的位置，同時為了確保搜索效率，本文又引入自適應機制，加強了遺傳算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
　　本文進一步從實驗上驗證了遺傳算法用于相關搜索的

4、優(yōu)勢和可行性。在自建的超聲散斑測量實驗系統(tǒng)中，對水下試件內層界面進行二維位移測量，并分別用粗-細插值法、爬山搜索法、Newton-Raphson迭代法、標準遺傳算法和自適應遺傳算法進行數(shù)據(jù)處理，計算結果表明粗-細插值法和自適應遺傳算法的精度最高，且自適應遺傳算法的計算效率最高。水下試件內層界面的均勻變形二維測量實驗表明，實數(shù)編碼的自適應遺傳算法比二進制編碼方法更實用。將水下試件內層界面非均勻應變的測量值，與實數(shù)編碼自適應遺傳算法以及AN