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基于进化策略的稀疏阵列高分辨率Lamb波缺陷检测算法( Evolutionary strategy–based location algorithm for high-resolution Lamb wave defect detection with sparse array )
H Chen Z Liu Y Gong B Wu C He
基于兰姆波飞行时间的智能缺陷定位算法对于大几何尺寸结构的无损检测和结构健康监测具有重要的应用价值。经典的成像算法是通过散射信号的传播特性将其幅值信息投影到结构上的离散空间网格中，而兰姆波成像算法在具体应用中具有更高的效率。在我们的前期工作中，考虑到经典缺陷定位算法的统计、多样性和模糊性，提出了一种板中缺陷定位的智能算法。在合适的参数选择下，该方法可以实现对不同缺陷的有效定位。然而，干扰成分仍然存在于检测结果中，从而降低了检测分辨率。由于测量不确定度与测量时间直接相关，本文提出了一种优化的基于Lamb波和稀疏换能器阵列的缺陷定位算法。通过对个体分布的分析，以高分辨率识别缺陷位置。在该算法中引入了几个具体的数据和一个模糊控制参数。采用k-means算法实现个体的自适应更新。分析了参数取值对检测结果的影响。通过对个体的组合分析，消除了模糊控制参数对检测的影响，保证了检测的鲁棒性。与椭圆成像算法相比，智能缺陷定位算法具有更高的定位分辨率，执行速度快约65倍。
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