基于神经网络的电磁传感器励磁结构优化方法研究

发布时间：2017-08-20 05:00

  本文关键词：基于神经网络的电磁传感器励磁结构优化方法研究

  更多相关文章： 电磁传感器 有限元仿真 人工神经网络 布谷鸟算法 多目标优化

【摘要】：电磁流量计测量精度的关键部件是电磁传感器励磁结构,因此对电磁传感器励磁结构优化方法的研究很有必要。传统的电磁传感器励磁结构设计存在着很大缺陷:设计人员对数据只是通过简单仿真和分析便得出结果,所以无法避免数据不充分,进而导致不能得到较好的最优电磁传感器励磁结构。为解决这一问题以便研制出精度更高的电磁流量计,本文提出了一种新的电磁传感器励磁结构设计方法。首先,构建了电磁传感器励磁结构有限元仿真模型。在有限元仿真方法思想的基础上,对需要仿真的对象进行物理模型分析;引入磁场评价指标,据此对所建模型的性能进行分析,并利用ANSYS有限元仿真软件对其进行网点划分、材料分配、仿真模型生成;对不同的结构参数进行仿真,得到仿真结果后使用MATLAB进行初步分析、记录,为之后的径向基神经网络的学习提供输入数据。其次,建立了电磁传感器励磁结构的神经网络模型。在使用神经网络构建励磁结构模型思想的基础上,研究了径向基神经网络的基本理论,并据此来编程实现该神经网络;通过与Back Propagation(BP)神经网络进行对比,验证其用来进行模型构建具有更好的性能;通过使用ANSYS软件获得的仿真数据,并将其作为教师数据通过径向基神经网络,网络经过学习得到两个非线性的系统模型。最后,研究了基于布谷鸟算法的电磁传感器励磁结构优化方法。在使用布谷鸟算法解决优化问题思想的基础上,使用权值分配的方式,将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次在初始化布谷鸟算法时,依次对两只布谷鸟进行了初始化,并设定了不同的搜索域,同时让两只布谷鸟分别独立飞行、搜索对应区域的最优解。并据此得出了电磁传感器励磁结构模型的最优参数解。
【关键词】：电磁传感器 有限元仿真 人工神经网络 布谷鸟算法 多目标优化
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;TP212.1;TH814.93
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 电磁传感器励磁结构优化技术研究现状10-11
• 1.2.2 人工神经网络建模技术研究现状11-13
• 1.3 本文的主要内容及组织结构13-14
• 第2章 基于有限元的电磁传感器励磁结构仿真分析14-32
• 2.1 电磁传感器励磁结构有限元模型构建14-21
• 2.1.1 电磁传感器测量理论14-16
• 2.1.2 电磁传感器励磁结构物理模型16-18
• 2.1.3 电磁传感器励磁结构仿真模型18-20
• 2.1.4 电磁传感器励磁结构评价指标20-21
• 2.2 电磁传感器磁芯高度变化有限元仿真分析21-26
• 2.2.1 电磁传感器磁芯高度为 4mm的磁场仿真22-24
• 2.2.2 电磁传感器磁芯高度为 12mm的磁场仿真24-26
• 2.3 电磁传感器线圈粗细变化有限元仿真分析26-31
• 2.3.1 电磁传感器线圈粗细为 3mm磁场仿真26-29
• 2.3.2 电磁传感器线圈粗细为 5mm磁场仿真29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 基于神经网络的电磁传感器励磁结构模型构建32-43
• 3.1 基于RBF神经网络拟合非线性模型的基本思想32-37
• 3.1.1 RBF神经网络的组成和结构32-34
• 3.1.2 使用RBF神经网络拟合非线性模型的方法34-37
• 3.2 基于RBF神经网络的电磁传感器励磁结构模型37-42
• 3.2.1 磁场的变异系数模型37-40
• 3.2.2 磁场的平均磁场强度模型40-42
• 3.3 本章小结42-43
• 第4章 基于布谷鸟算法的电磁传感器励磁结构优化设计43-57
• 4.1 基于布谷鸟算法的电磁传感器励磁结构优化设计的基本思想43-49
• 4.1.1 布谷鸟搜索算法模型44-45
• 4.1.2 布谷鸟算法流程45-46
• 4.1.3 算法测试46-49
• 4.2 基于布谷鸟算法的电磁传感器励磁结构优化设计的实现步骤49-53
• 4.2.1 使用布谷鸟算法解决优化问题的步骤49-51
• 4.2.2 使用CS算法求解电磁传感器的最优励磁结构51-53
• 4.3 电磁传感器励磁结构优化设计结果分析53-56
• 4.4 本章小结56-57
• 结论57-58
• 参考文献58-62
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果62-63
• 致谢63-64
• 作者简介64

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本文编号：704685