基于改进人工鱼群算法的DIC形变分析

针对目前在数字图像相关(digital image correlation,DIC)整像素位移测量领域中,多种算法存在容易陷入局部最优,导致部分点存在测量误差的问题,该文选择基于群体智能优化的人工鱼群算法,利用该算法本身具有的全局搜索能力,能够快速跳出局部最优的特点来改善这个问题,同时该算法还具有简单、快速、并行性等优点。为进一步提高该算法的准确率和效率,采用混沌均匀初始化和自适应视野步长的方法对原有算法进行改进。最后通过实验得出,改进人工鱼群算法可以成功应用于整像素位移搜索中,并且与常用的粒子群算法相比准确率明显提高,且位移越大,这种优势越明显。所以改进人工鱼群算法可以作为一种新的算法测量材料在变形后的整像素位移。