激光粒度测试中的独立模式反演算法研究

在测量微粒系统的散射光强角分布中计算微粒系统的粒径分布,属于典型的反演问题.反演算法一直是激光粒度仪的关键和难点.介绍了基于米氏散射理论的粒度测试,对其求解方法进行了详细分析.针对独立模式算法不需要预先指定粒径分布函数的形式就可获得真实粒度分布,提出了一种改进的独立模式粒度反演算法,并对算法的性能进行了理论分析和实验论...     

矩方法在粒径分布测量中的应用

在利用光全散射法测量颗粒粒度的研究中,如何正确选择并使用反演算法来对颗粒粒径分布信息进行重建是非常关键的。根据光全散射法的相关基本原理,提出了一种基于矩方法的反演算法,对多组光源下的消光值进行多项式拟合,提取系数得到对应矩阵方程的形式,从而求得粒径分布函数的各阶原点矩mk。实际上,球形颗粒粒径分布的各阶原点矩与粒径分布的许多特性相关,并且可以为球形颗粒系统的粒径分布反演提供一个尺度,这样将原有的复杂反演方法转换为求解矩阵方程。该方法具有原理简单,计算速度快等优点,能够满足颗粒粒径在线测量的要求。     

用反演迭代算法提高粉体粒径分段沉降测量精度

为了减小分段沉降法在测量粉体粒径中的误差,采用Chahine算法进行反演,并用硼酸锌粉体进行了验证性试验.结果表明:Chahine算法经过预处理改进后,所得粒径分布与自然沉降法所测结果相比,误差最大值为5.9%,平均误差为1.9%;验证试验最大误差为5.02%,平均误差为2.03%,说明该算法能很好地应用于分段沉降测量的反演过程中.     

光散射法测试粒径的一种优化反演组合算法

在目前常用的激光粒度仪反演算方法的优点和缺点基础上,为了实现各种方法的稳定性与准确性的统一,提出一种基于退火演化算法和遗传算法组合的随机反演方法,该方法具有更强的全局收敛性,也具有对粒径分布形状不敏感、抗噪声能力强等优点。该算法能对具有单峰及双峰分布形式的颗粒尺寸进行精确求解,并获得合理的颗粒粒径分布结果。     

热力耦合反问题研究

引入Bregman距离函数及其加权函数,应用正则化技术,建立一种非定常热力耦合反问题的数值求解模式.利用测量信息和计算信息的残差构造最小二乘函数,将反演识别问题转化为一个优化问题进行求解.时域上采用时域精细算法进行离散,空间上采用八节点等参元技术进行离散,分别建立便于敏度分析的热力耦合正演和反演数值模型.该模型不仅考虑了非均质和参数分布的影响,而且也便于正演和反演问题的敏度分析,可对热导率和热边界条件等宗量进行有效的单一和组合识别.给出相关的数值算例,对信息测量误差以及不同函数形式的计算结果作了探讨.数值结果表明,所建模型能够对非定常热力耦合反问题进行有效的求解,对各宗量进行有效的识别,并具有较高的计算精度、较好的稳定性和一定的抗噪性.     

激光衍射粒径测量中的Chin-Shifrin反演算法

建立了以线阵CCD作为探测组件的激光衍射粒径测量系统用于颗粒群直径分布的测量.在数值计算的基础上,分析了传统Chin-Shifrin积分变换粒径分布反演算法存在的两个问题:小粒径反演结果的发散和多假峰现象,并结合理论分析给出了这两种现象的物理图像.提出了修正积分变换公式以解决小粒径反演结果发散的间题并针对Chin-Sh...     

基于XIGA的开孔功能梯度板材料分布多目标优化

为解决开孔功能梯度板多目标优化问题,提出了一种将扩展等几何分析方法(XIGA)和以材料分布变化的求解模式.针对开孔结构功能梯度板的力学计算,引入三阶剪切变形理论,并采用扩展等几何分析方法.为提高数值精度,在孔边界区域做四叉树自适应高斯积分.在材料属性描述中,以B样条函数代替传统的功能梯度材料分布函数.优化过程中,以描述材料分布的控制点作为设计变量,建立第一自然频率最大、板质量最小和屈曲临界参数最大的多目标优化问题,其中优化算法选用NSGA-Ⅱ算法.通过算例表明了算法的有效性.     

液固两相介质多频超声粒径分布测量

液固两相流动广泛存在于工业过程中,其粒径分布信息在线测量对生产优化与控制十分重要。超声法作为无扰动式多相流动参数测量方法,其衰减特性与固相颗粒粒径、体积分数等密切相关,可用于实现粒径分布在线测量。本文搭建液固两相介质超声衰减实验装置,装置采用石英砂作为固相颗粒,自来水为液相,利用线性调频超声信号激励研究液固两相介质的超声衰减特性。实验结果表明,随着激励频率和固相体积分数的升高,超声衰减系数逐渐增加,采用Twomey及遗传算法等对液固两相介质粒径分布进行反演,测试结果与马尔文激光粒度分析仪的粒径分布结果相比,相关系数为0.918。     

基于人工蜂群算法的复合材料层间内聚力模型参数反演

内聚力模型在复合材料结构分层损伤评估中已得到广泛应用,准确获得内聚力模型的参数对评估结果有重要影响.对内聚力模型的参数反演进行了研究,通过复合材料双悬臂梁试验获取加载点载荷-位移数据信息,结合对应的有限元正演模型输出构建目标函数,采用人工蜂群算法优化识别出层间内聚力模型参数.数值仿真和试验结果表明,人工蜂群算法较遗传算法和粒子群算法具有良好的收敛性和寻优能力,并且有一定的抗噪能力,能够在不同测量噪声影响下优化反演出内聚力模型参数值,运用反演参数模拟得到的加载点载荷-位移数据与实际试验结果一致.     

Tikhonov正则化与多重网格技术相结合的动态光散射反演

针对单尺度反演方法中存在的精度偏低问题,结合Tikhonov正则化与瀑布型多重网格技术,提出了一种多尺度Tikhonov正则化(ML-TIK)动态光散射反演方法.该方法利用多重网格技术将原反演问题分解到多尺度的网格空间,按着网格从粗到细的顺序,采用单尺度Tikhonov正则化(TIK)对每个子反演问题进行求解,获取颗粒的粒度分布.分别采用TIK和ML-TIK法对噪声水平为0、0.005、0.01的200～650 nm模拟双峰分布颗粒数据进行了反演.结果表明:ML-TIK法的反演结果与理论分布吻合,平滑性更好;相对于TIK法,ML-TIK法最多可减少粒径峰值误差8.19％,粒径反演误差0.448 2;而TIK法在噪声水平为0.005、0.01时,反演结果双峰特征不明显.因此,ML-TIK方法的反演精度更高、抗干扰能力更强.最后,用60 nm与200nm实测数据的反演结果验证了该结论.