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摘要:
针对目前在数字图像相关(digital image correlation,DIC)整像素位移测量领域中,多种算法存在容易陷入局部最优,导致部分点存在测量误差的问题,该文选择基于群体智能优化的人工鱼群算法,利用该算法本身具有的全局搜索能力,能够快速跳出局部最优的特点来改善这个问题,同时该算法还具有简单、快速、并行性等优点.为进一步提高该算法的准确率和效率,采用混沌均匀初始化和自适应视野步长的方法对原有算法进行改进.最后通过实验得出,改进人工鱼群算法可以成功应用于整像素位移搜索中,并且与常用的粒子群算法相比准确率明显提高,且位移越大,这种优势越明显.所以改进人工鱼群算法可以作为一种新的算法测量材料在变形后的整像素位移.
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文献信息
篇名 基于改进人工鱼群算法的DIC形变分析
来源期刊 中国测试 学科 物理学
关键词 光学测量 DIC 整像素 改进人工鱼群算法 准确率
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 测控技术
研究方向 页码范围 114-119
页数 6页 分类号 O439
字数 3046字 语种 中文
DOI 10.11857/j.issn.1674-5124.2019120088
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 武锦辉 中北大学电子测试技术重点实验室 26 131 6.0 11.0
2 刘吉 中北大学信息与通信工程学院 47 146 7.0 10.0
6 王鹏 中北大学信息与通信工程学院 80 301 8.0 13.0
7 黄晓慧 中北大学信息与通信工程学院 4 0 0.0 0.0
8 陈登旭 中北大学信息与通信工程学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
光学测量
DIC
整像素
改进人工鱼群算法
准确率
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国测试
月刊
1674-5124
51-1714/TB
大16开
成都市成华区玉双路10号
26-260
1975
chi
出版文献量(篇)
4463
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导