基于遗传算法的涡流热成像检测系统中激励参数优化

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________硕士学位论文基于遗传算法的涡流热成像检测系统中激励参数优化学位申请人：万琪学科专业：仪器科学与技术指导教师：周建民教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交

2、通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本人签名____________导师签名__________日期___________摘要基于遗传算法的涡流热成像检测系统中激励参数优化摘要

3、影响涡流热成像检测效果的激励因素有多种，而不同激励参数的选择会导致不同检测效果，为了充分发挥涡流热成像检测技术的检测结果直观、检测速度快等优势，研究激励参数的激励规律和优化激励参数的激励水平很有必要。研究以45号钢板为对象，构建内部含缺陷的钢板电磁-热耦合场有限元仿真模型，对激励参数的因素和水平进行设计，结合实验分析仿真模型的可靠性，在此基础上采用遗传算法优化仿真模型的激励条件，使钢板缺陷区与正常区温度差异度最大化，使钢板缺陷更易检测。首先设计了线圈匝数、激励时间、提离距离三个激励参数的正交实验，基于正交实验数据建立并修正三维感应加热模型，结果表明：实验数据与仿真数据的最高温度、最低

4、温度和平均温度的误差均小于6.60%。此外，利用偏最小二乘回归方法构建了各参数与激励热效应指标（温度差值）的回归方程，定量分析了影响电磁激励热效应的三个激励参数对激励热效应的影响程度，由偏最小二乘方法得出的模型观测值与钢板背面平均温度的预测值之间误差都在8.91%以内，表明所构建的数学模型可以比较准确的表征电磁激励参数与激励热效应之间的关系。其次，由于三维模型网格数量较大，后续遗传算法结合有限元仿真优化激励参数时耗时较多，所以对三维感应加热模型进行降维，建立含缺陷的二维感应加热模型，与四因素四水平的16组正交实验进行对比，结果表明：对比五个不同区域的温度和钢板表面的平均温度，仿真和实

5、验结果的误差均小于7.23%，验证了模型的有效性，可用于后续激励参数优化中目标函数的构建。最后，以缺陷与正常区域温度差异最大为目标建立遗传算法优化模型，确定参数优化的约束条件，并基于前期建立的有限元仿真模型构建目标函数。优化结果表明：经历30次迭代后，获得最优激励参数为匝数为8匝、位置为0.005米、提离为0米、时间为70秒。并通过多组对比实验，验证了该优化结果的效果。关键字：涡流热成像，遗传算法，偏最小二乘，激励参数IAbstractMethodofexcitationparametersoptimizationofeddycurrentthermalimagingdetectio

6、nsystembasedongeneticalgorithmAbstractTherearemanymotivatingfactorsthataffecttheeddycurrenteffectofthermalimagingdetection,andthecombinationofdifferentincentiveparameterscanleadtodifferentdetectioneffect.Inordertogivefullplaytotheadvantagesofeddycurrentthermalimagingdetectiontechnology,itisnece

7、ssarytostudytheincentivesofexcitationparametersandoptimizationofexcitationparametersoftheincentivelevel.Basedon45#steelplateastheobject,theelectromagnetic-thermalcouplingfieldfiniteelementsimulationmodelisbuildbasedonsteelplatecon