【摘 要】
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磁控形状记忆合金(Magnetically Controlled Shape Memory Alloy,简称MSMA)是近年来出现的一种新型智能材料,具有形变大、响应速度快、能量密度高等优点,在传感器领域拥有广
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磁控形状记忆合金(Magnetically Controlled Shape Memory Alloy,简称MSMA)是近年来出现的一种新型智能材料,具有形变大、响应速度快、能量密度高等优点,在传感器领域拥有广阔的应用前景。变形的磁控形状记忆合金在外力作用下由于内部发生孪晶再取向使材料的磁化强度发生改变,通常称这种特性为MSMA逆效应。利用逆效应可以研制MSMA传感器。本文基于磁控形状记忆合金的逆效应,建立MSMA传感器模型,通过量子-混沌粒子群算法对MSMA传感器模型的系数进行参数辨识,并对传感器结构进行优化设计。首先,研究MSMA的变形机理,建立MSMA传感器的磁路模型,推导出传感器感应电压与外部磁场、预压力、激振力的幅值和频率之间的关系,为参数辨识提供了目标函数。其次,根据MSMA传感器工作条件,对MSMA传感器进行总体结构设计。由电磁仿真依次优化MSMA传感器的铁心结构、永磁体尺寸和励磁线圈匝数,并构建MSMA传感器实验平台。最后,利用混沌-量子粒子群算法对感应电压模型的系数进行参数辨识,满足不同实验条件下模型的适用性。为了获得准确的实验波形,采用小波去噪的方法对实验数据进行信号处理。实验波形与计算结果对比验证了混沌-量子粒子群算法对MSMA振动传感器模型参数辨识的有效性。
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