激光衍射法测量粒子群窄分布反演优化算法
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国家自然科学基金(41075026);东南大学MEMS教育部重点实验室开放研究基金(2009-03;2010-02);公益性行业(气象)科研专项(GYHY200906037);江苏高等优势学科建设工程(传感网与现代气象装备)资助项目


Study on inverse optimization algorithm for narrow particle distribution measurement by laser diffraction method
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    摘要:

    针对激光衍射法中粒子群窄分布反演普遍存在峰位粒径定位不准及峰值偏差较大的问题,提出了一种适合粒子群窄分布的二次分环反演遗传优化算法.大量数值模拟计算结果表明:应用优化算法反演的粒度分布曲线与实际粒度分布曲线的一致性得到显著提高,在1~140 μm量程内,粒子群窄分布的峰值粒径定位准确,与实际值相比差值小于1 μm,且峰值的精度得到大幅提高,相对误差减小到10%左右.

    Abstract:

    A second sub-loop genetic optimization algorithm was proposed in order to improve the narrow particle distribution inversion by laser diffraction method,which suffers from inaccurate peak positioning and relatively big deviation in peak value measurement.Numerical simulation results show that the consistency between particle size distribution inversion curve by the second sub-loop genetic optimization algorithm and the actual particle size distribution curve has been significantly improved.In the range from 1 μm to 140 μm,peak positioning of the narrow particle distribution is accurate and the difference with the actual value is decreased to less than 1μm.Moreover,the precision of peak value is obviously increased and the relative error is reduced to about 10%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

顾芳,张加宏,刘清惓,李敏.激光衍射法测量粒子群窄分布反演优化算法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2012,4(4):345-350
GU Fang, ZHANG Jiahong, LIU Qingquan, LI Min. Study on inverse optimization algorithm for narrow particle distribution measurement by laser diffraction method[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2012,4(4):345-350

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  • 收稿日期:2011-09-21
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