基于遗传算法的低频电磁传感器结构优化方法
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基于遗传算法的低频电磁传感器结构优化方法
来源:北方有色网
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简介: 一种基于遗传算法的低频电磁传感器结构优化方法,该方法适用于COMSOL模拟低频电磁传感器模型的结构设计和缺陷检测的形状重构,属于无损检测领域。在简化COMSOL仿真的低频电磁传感器模型基础上,参数化COMSOL低频电磁传感器优化模型,定义不同变量的读取路径;设定遗传优化的适应度函数和主要参数,包括算法运行参数和控制参数;编写动态链接函数,实现MATLAB对COMSOL模型的调用,建立相互传递数据的渠道;最后调用MATLAB遗传算法进行低频电磁传感器模型参量的优化,当得到满足收敛准则的适应度函数时,优化结果即为最优的低频电磁传感器结构参数。本发明突破了COMSOL单一赋值运算的局限,实现了COMSOL模型参量的智能优化。
一种基于遗传算法的低频电磁传感器结构优化方法,该方法适用于COMSOL模拟低频电磁传感器模型的结构设计和缺陷检测的形状重构,属于无损检测领域。在简化COMSOL仿真的低频电磁传感器模型基础上,参数化COMSOL低频电磁传感器优化模型,定义不同变量的读取路径;设定遗传优化的适应度函数和主要参数,包括算法运行参数和控制参数;编写动态链接函数,实现MATLAB对COMSOL模型的调用,建立相互传递数据的渠道;最后调用MATLAB遗传算法进行低频电磁传感器模型参量的优化,当得到满足收敛准则的适应度函数时,优化结果即为最优的低频电磁传感器结构参数。本发明突破了COMSOL单一赋值运算的局限,实现了COMSOL模型参量的智能优化。
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