动态多群粒子群优化稀疏分解在薄涂层超声测厚中的应用

作     者：刘易奕 黄华 王志刚 王海涛 卢超 李秋锋 LIU Yiyi;HUANG Hua;WANG Zhigang;WANG Haitao;LU Chao;LI Qiufeng

作者机构：南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 南昌市建筑科学研究所有限公司南昌330019 中建一局集团第二建筑有限公司北京100161 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2025年第44卷第1期

页      面：61-69页

核心收录：

学科分类：07[理学] 08[工学] 070206[理学-声学] 0802[工学-机械工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金(12364056) 江西省自然科学基金重点项目(20212ACB204014) 江西省科技厅科技专项(20232ABC03A31) 

主　　题：防护涂层 超声检测 稀疏分解 混沌扰动 动态多群粒子群优化(DMS-PSO) 

摘      要：基于稀疏分解匹配追踪算法将装配式钢结构防护涂层超声检测信号表示在过完备Gabor时频库中,进一步提取涂层的时域信息来获得涂层的厚度信息。针对匹配追踪算法复杂度高、计算量庞大的问题,利用动态多群粒子群算法收敛快寻优能力强的特性对匹配追踪算法进行优化。基于混沌策略生成惯性权重,并将学习因子和惯性权重通过三角函数关系联立在一起,而在位置更新中增加时间因子和混沌扰动策略的影响因素,平衡了算法的局部寻优和全局寻优能力。仿真与试验表明,改进后的算法检测精度得到较大提升,能够满足实际应用,并且极大地提升了稀疏分解运算的效率,与金相检测结果对比,防火涂层检测相对误差为-4.65%,防腐涂层的检测相对误差为1.33%。