相控阵超声二维稀疏阵列的优化设计应用研究

在相控阵超声检测中,稀疏阵列是利用较少阵元数目获得大阵列孔径的有效办法。目前一些稀疏阵列没计的方法,并没充分利用有效阵元。本文首先采用遗传算法没计二维稀疏阵列,发现遗传算法设计的稀疏阵列,一致性较差。主要原因是在没有任何限制的条件下,寻优搜索空间大,遗传算法参数往往难于控制。针对此问题,受十字形稀疏阵列和最小冗余度阵列的启发,本文将最小冗余度阵列拓展到二维稀疏阵列的设计中。计算机模拟和实验都表明,利用最小冗余度阵列和遗传算法设计的二维稀疏阵列具有很好的空间分辨率和对比度分辨率。     

任意几何形状和阵元指向性的传感器阵列优化波束形成方法

针对常规波束运用到实际传感器阵列时旁瓣较高这一缺点,提出了适用于任意几何形状和阵元指向性的传感器阵列的两种旁瓣约束优化波束形成方法。一种是主瓣宽度约束条件下的最低旁瓣波束形成,另一种是在所能允许的最高旁瓣约束条件下的高增益波束形成。通过对加权向量范数进行约束,提高波束形成的稳健性。这两种优化波束形成问题都可以写成二阶锥(Second-OrderCone)约束优化的形式,然后利用已有的内点方法(Interior-PointMethods)求出其数值解。计算机仿真和湖上实验数据处理结果表明,该低旁瓣波束形成方法相比于常规波束和其它基于自适应波束形成的旁瓣控制方法,在同等主瓣宽度的情况下可以获得更低的旁瓣级;该高增益波束形成方法在同等旁瓣级约束条件下可以获得更高的阵增益,而且旁瓣级能够满足设定要求。     

基于粒子群算法的稀疏阵列超声相控阵全聚焦成像

为降低相控阵超声检测全聚焦算法的成像数据量及阵列稀疏优化的计算时间,研究了一种用于稀疏阵列全聚焦成像的阵列优化算法,并通过实验对其成像效果进行了验证.针对目前超声相控阵检测的全矩阵采集数据量大、全聚焦算法成像时间长的难点,该文通过构建稀疏阵列,在保证成像质量的同时显著降低成像数据量,提高了全聚焦算法的成像效率.通过以主...     

非整数维超声相控阵探测方法研究

研究了非整数维超声相控阵聚焦特性以及在石油井下的扫描探测方法,首先对1.25D,1.5D和1.75D相控阵聚焦声场进行了分析,对如何提高仰角方向分辨率及减少动态阵元数等问题进行了深入的讨论;然后,研究了环形和分割环形相控阵列聚焦声场及声束偏转等特性,并和2D面阵进行了对比分析;论文还对1.25D、1.5D、1.75D、环形和分割环形相控阵列在石油测井中的应用方法进行了研究和讨论,为超声相控阵技术在井下应用提供了理论基础。     

超声相控阵隧道注浆检测的阵列优化及降噪算法研究*

为了快速准确地检测盾构隧道的注浆质量,提出一种超声相控阵检测的方法。通过改进粒子群遗传算法(GA-PSO)来优化换能器的布设,并提出GA-VMD-SG集成算法对超声信号进行降噪处理,同时对超声相控阵检测注浆质量的过程进行数值模拟,结合两种算法和缺陷回波来验证检测效果。结果表明：通过GA-PSO算法优化后的超声相控阵32阵元和128阵元的最大旁瓣值分别为-40.96dB和-48.22dB,在降低换能器成本和成像数据量的情况下能保持较好的声学性能;GA-VMD-SG算法优化超声回波后的 值为16.6774, 值为0.1943,降噪效果较好;对数值模拟数据进行回波分析可以有效检验注浆缺陷,验证了基于阵列优化及降噪算法的隧道注浆超声相控阵检测是可行有效的。     

基于遗传模型改进蜂群算法的稀疏阵列优化

人工蜂群算法作为一种新兴的群体智能算法,在解决复杂连续问题时表现突出。但是由于算法本身内在运行机制的原因,算法在搜索上表现出优异的性能,却疏于开发。为了平衡搜索和开发二者之间的矛盾,提出了一种基于遗传模型改进的人工蜂群算法,并成功运用到了阵列综合领域。算法先将全局最优解引入邻域搜索过程,指导蜂群寻找最佳蜜源,加速算法收敛。为了避免人工蜂群算法陷入局部最优,需要提高其开发能力,通过借鉴遗传算法中的进化机制,建立了遗传模型,对采取最佳保留后的蜜源进行遗传操作,丰富蜜源的多样性。在一组广泛使用的数值函数上对改进人工蜂群算法进行了测试,实验数据表明,该算法相较于其他算法具有很强的竞争力。将该算法运用于线性阵列的稀疏优化,旨在降低阵列的峰值旁瓣电平,在同样的阵列约束下与其他算法进行了优化对比,仿真结果进一步证明了算法的有效性。     

改进粒子群算法的立体传声器阵列声成像系统阵形优化设计

提出改进的粒子群优化算法,获得波束方向图主瓣宽度和旁瓣级折中的优化立体阵形,避免基本实数粒子群算法仅采用旁瓣级或主瓣宽度一个性能指标优化而导致另一个性能指标恶化的问题,利用阵列视角限制进一步优化立体阵形并设计了声成像测量系统。改进的粒子群算法与基本粒子群算法仿真优化阵形比较表明改进粒子群算法设计的优化阵形在保持较窄的主瓣宽度的条件下具有较低的旁瓣级。阵列声成像测量系统的性能测量分析结果表明该系统的空间分辨率和旁瓣抑制能力与理论结果接近,验证了所提算法的有效性。     

应用分割矩阵全局优化算法设计用于编码孔径成像的二维阵列

二维编码阵列是编码孔径成像的关键部件,它直接决定着再现的层析图像的质量。目前仍没有一种理想的二维阵列既具有较高的量子收集率,又具有良好的层析成像特性。采用一种新的方法———分割矩阵(DIRECT)全局优化算法,设计二维阵列,该算法适用于多变量“黑盒”问题的求解,并且具有比其他优化算法更快的收敛速度。其目的是设计一类自相关函数旁瓣最大值为1,同时具有最大填充率的二维编码阵列。理论分析及实验结果表明:用该算法搜索得到的二维阵列既具有较高的量子收集率,又具有良好的层析成像特性。