基于改进NSGA-Ⅲ的电磁超声换能器多目标优化

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电磁超声换能器(EMAT)的设计与优化是一个变量多、分析复杂和优化难度大的多目标优化问题.通过建立的电磁超声换能器电磁-力-声有限元模型,得到了洛伦兹力、磁致伸缩效应、感应电流密度和振动位移等优化目标的样本集,构建了多支持向量机的代理模型.提出一种基于参考点和拥挤度相结合的改进NSGA-Ⅲ优化方法,对优化目标进行优化设计,并通过多指标加权灰靶决策模型从Pareto解集中选择最满意的优化方案.将计算结果与其他优化方法进行对比,改进NSGA-Ⅲ算法在复杂多目标问题中有更好的计算效果.通过实验验证了优化过程的合理性和优化结果的准确性.结果 表明,优化后电磁超声换能器检测信号提升约25%,有效提高换能效率,为电磁超声换能器参数优化提供了一种新思路.
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