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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的超声传感器阵列扫查波束快速寻优方法，属于智能超声传感器检测技术领域。扫查波束聚焦法则寻优方法能够在超声传感器阵列检测时，用智能算法代替人工实时选择偏转波束最优聚焦法则参数。通过建立扫查波束聚焦法则参数与评价函数Fx之间的神经网络预测模型，实现对聚焦法则参数和评价指标之间映射关系的学习，将自学习后的聚焦法则参数和评价函数Fx组合存入神经网络作为遗传算法的初始种群，在遗传算法里调用神经网络模型，通过选择、交叉和变异，搜寻聚焦法则参数的最优组合。发明突破了超声检测聚焦法则人工遍历的现状，减少了人工参与聚焦法则参数选择过程，提高了缺陷检测灵敏度和时效性。
主权项：1.一种基于人工智能的超声传感器阵列波束快速寻优方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建超声传感器阵列基础参数集，确定聚焦法则评价指标体系，设计聚焦法则评价函数Fx；基础参数集包括阵元大小a、阵元间距da、每行阵元数量n、以及声速偏转角θ；评价指标体系包括指向性D和缺陷回波信号峰值幅值与始波峰值幅值的比值ANor，其中，指向性D包括波束主瓣宽度、旁瓣级、栅瓣，指向性D是这三个指标的线性加权函数；步骤2：聚焦法则参数自学习；构建基于反向传播神经网络的聚焦法则参数自学习模型，模型输入为基础参数集，评价指标体系中各参数可由基础数据集计算得到，最终通过神经网络模型输出评价函数Fx；步骤3：聚焦法则寻优；使用遗传算法自动寻优聚焦法则参数，将基础参数集作为染色体，将每一组聚焦法则参数的组合作为一个染色体个体，将评价函数Fx作为染色体个体的适应度函数，寻找适应度最优的染色体个体，通过迭代计算，输出使评价函数Fx达到最小值对应的基础数据集；对于已知基础数据集的传感器阵列，则可以计算得到针对特定检测目标的聚焦法则指标体系，从而实现聚焦法则的寻优；得到寻优结果后，计算各阵元延时参数。
全文数据：
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百度查询： 江苏大学 一种基于人工智能的超声传感器阵列扫查波束快速寻优方法
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