基于数字散斑相关方法的面内微位移测量研究

发布时间：2017-05-23 16:26

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【摘要】：数字散斑相关方法通常又被称作数字图像相关方法,它是一种非接触、高精度、无损伤、全场测量的计算机辅助位移测量方法,已经被成功地应用到了实验力学及其它科研领域,现在正朝着高温、生物、微观、新型材料检测等领域进发。但目前该方法在整像素快速定位和亚像素精确求解上还存在一定的不足,因此本文主要研究如何进一步提高整像素的定位速度,并对亚像素位移测量算法的优缺点进行讨论,以更好地满足实际工程测量的需求。首先,简要介绍了散斑的形成原理,并解释了散斑图可以进行微位移测量的原因,推导了物体位移变形公式,讨论了常用相关系数的特性,最终确立了本文的数字散斑相关方法模型。然后,介绍了一种新颖的基于群体智能的布谷鸟搜索算法,对该算法的高效性进行了分析,针对其存在的不足引入了非均匀变异算子、粒子群算法、高斯扰动来对布谷鸟搜索算法中的随机步长和位置更新策略进行改进,并用四种不同的标准测试函数对改进后算法的性能进行了检验;鉴于改进后布谷鸟搜索算法的高效性,本文将其引入到了数字散斑相关方法领域中,介绍了该算法测量位移时的原理,讨论了不同参数对其计算效率的影响,并将其与已有整像素相关搜索算法的性能进行了全面对比。最后,对物体发生刚体平移、单向拉伸和刚体旋转这三种不同应变状态进行了模拟,同时对常用的四种亚像素位移测量算法在不同应变状态下的计算精度和算法稳定性进行了对比分析,发现了Newton-Raphson法在复杂环境下的性能最佳,并将本文所提的整像素相关搜索算法与其相结合,对毛玻璃进行了微位移测量,证实了本文所提观点在具体实验中的可行性与高效性。
【关键词】：数字散斑相关方法 布谷鸟搜索算法 位移测量 刚体平移
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-15
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 数字散斑相关方法的国内外研究现状11-13
• 1.2.1 理论研究11-12
• 1.2.2 应用研究12-13
• 1.3 本文主要研究内容及组织结构13-14
• 1.3.1 本文主要研究内容13
• 1.3.2 本文结构安排13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 2 数字散斑相关测量方法基本理论15-25
• 2.1 散斑概述15-16
• 2.2 数字散斑相关方法测量原理16-20
• 2.2.1 面内变形公式推导16-18
• 2.2.2 常用的相关系数18-20
• 2.3 常用的整像素相关搜索方法20-24
• 2.3.1 爬山法20-21
• 2.3.2 遗传算法21-23
• 2.3.3 粒子群算法23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 3 布谷鸟搜索算法及其改进算法25-40
• 3.1 基本布谷鸟搜索算法25-26
• 3.2 改进后的布谷鸟搜索算法（ICS算法）26-31
• 3.2.1 基于非均匀变异算子的自适应步长27-29
• 3.2.2 鸟巢位置更新策略29-30
• 3.2.3 最优鸟巢扰动策略30-31
• 3.2.4 ICS算法的基本步骤31
• 3.3 仿真实验设置31-35
• 3.3.1 标准测试函数31-33
• 3.3.2 算法性能评价指标33-34
• 3.3.3 相关参数设置34-35
• 3.4 ICS算法的实验验证35-39
• 3.4.1 固定迭代次数35-36
• 3.4.2 设定测试函数阈值36-37
• 3.4.3 收敛效果对比37-39
• 3.5 本章小结39-40
• 4 基于ICS算法的整像素数字散斑相关方法40-49
• 4.1 计算机模拟散斑图40-41
• 4.2 基于ICS算法的整像素数字散斑相关方法41-46
• 4.2.1 ICS算法测量散斑图像整像素位移流程41-42
• 4.2.2 ICS算法测量模拟散斑图位移原理42-44
• 4.2.3 ICS算法主要参数对计算效率的影响44-46
• 4.3 与已有整像素搜索算法的比较46-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 亚像素位移测量算法研究49-63
• 5.1 常用的亚像素位移测量算法49-54
• 5.1.1 曲面拟合法49-51
• 5.1.2 相关系数插值法51
• 5.1.3 梯度算法51-53
• 5.1.4 Newton-Raphson算法53-54
• 5.2 亚像素位移测量算法性能比较54-59
• 5.2.1 刚体平移模拟实验55-56
• 5.2.2 单向拉伸模拟实验56-58
• 5.2.3 刚体旋转模拟实验58-59
• 5.3 数字散斑相关方法的实验研究59-62
• 5.3.1 实验装置及平台搭建59-60
• 5.3.2 实验过程60-62
• 5.3.3 误差分析62
• 5.4 本章小结62-63
• 6 总结与展望63-65
• 6.1 全文总结63-64
• 6.2 不足与展望64-65
• 参考文献65-70
• 攻读硕士学位期间所取得的研究成果70-71
• 致谢71-72

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本文编号：388494