【摘 要】
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电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography,ERT)是电学层析成像(Electrical Tomography,ET)的一种模态,近年来已被广泛应用于工业过程成像和缺陷检测中。为提高ERT系统性能,本文的研究重点为ERT传感器优化设计和图像重建。本文利用有限元仿真软件COMSOL建立了ERT传感器的三维有限元模型。COMSOL内部为使用者提供了不同的网格剖分方式
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电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography,ERT)是电学层析成像(Electrical Tomography,ET)的一种模态,近年来已被广泛应用于工业过程成像和缺陷检测中。为提高ERT系统性能,本文的研究重点为ERT传感器优化设计和图像重建。本文利用有限元仿真软件COMSOL建立了ERT传感器的三维有限元模型。COMSOL内部为使用者提供了不同的网格剖分方式,常用的为:细化、较细化、特别细化和极端细化四种。网格剖分的越密,有限元仿真的数据就会越接近于实际测量值,但计算耗时会越长。针对此问题,本文分别在空场和非空场两种情况下,研究了剖分方式对电压响应值的影响,以电压响应值稳定性为指标,确定了特别细化为最优网格剖分方式。本文分析了ERT传感器参数对传感器性能的影响。分别将电极材质、电极长度和电极宽度作为自变量,在保证其它参数不变的情况下,通过COMSOL仿真得到了对应的传感器性能指标值。再经过进一步的数据分析发现:电极材质对传感器性能指标的影响可忽略;电极长度、宽度与性能指标间是复杂的非线性关系;增加电极宽度可以改善敏感场的均匀性指标,但同时又会降低灵敏度矩阵条件数和测量电压范围指标;与之类似,增加电极长度可以改善灵敏度矩阵的条件数和响应电压范围指标,但同时又会降低敏感场均匀性指标。基于ERT传感器结构参数的影响分析,本文将电极的长度和宽度作为传感器的待优化参数,提出一种RBF神经网络与遗传算法相结合的传感器参数优化方法。采用RBF神经网络,实现传感器参数与其性能指标间的非线性映射。用敏感场均匀性和灵敏度矩阵条件数,构成传感器综合评价指标F。以最小化F为目标函数,用RBF神经网络计算个体的适应度函数,用遗传算法实现了电极长度和宽度的自动寻优。优化后的传感器在综合评价指标、重建图像的视觉效果以及重建图像误差上,均有明显改善。故而本文所提方法具有较大实用价值.
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