【稀疏陣列設(shè)計(jì)綜合探究9200字（論文）】

稀疏陣列設(shè)計(jì)綜合研究目錄TOC\o"1-2"\h\u32286稀疏陣列設(shè)計(jì)綜合研究 120934摘要 132386引言 218087一稀疏陣列設(shè)計(jì)理論和現(xiàn)狀 229406二稀疏陣列設(shè)計(jì)原理 3207882.1系統(tǒng)發(fā)射與接收處理流程 3313492.1.1發(fā)射處理流程 3108402.1.2接收處理流程 3282692.2相控陣一維稀疏陣列成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn) 4253152.3實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì) 520370１５滿陣陣元（陣元分布：１１１１１１１１１１１１１１１）； 5181162.4實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境 55918（２）具有３２陣元的陣列探頭，陣列探頭的具體參數(shù)如下表所示： 631534三稀疏陣列設(shè)計(jì)綜合 7109673.1實(shí)驗(yàn)軟件環(huán)境 714018(2)超聲相控陣稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng):如前文所述。 7304643.2實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建立與實(shí)驗(yàn)具體步驟 7113183.3缺陷試樣 812663.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 9171733.5典型稀疏陣列數(shù)據(jù)庫(kù)的建立 10233823.6數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)模型設(shè)計(jì) 10224051.實(shí)體與屬性 1075102.聯(lián)系 10166943.7數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì) 1118503(1)TUser表 118945(2)TTransducer表 11111513.8小結(jié) 11203094.1粒子群算法結(jié)合最小冗余度陣列方法 12217194.2將陣列相對(duì)方向圖的最高旁瓣值作為對(duì)比度分辨率的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 12135074.3稀疏陣列通過(guò)改進(jìn)粒子群優(yōu)化后的特性 12150584.4有效陣元數(shù)的陣列換能器稀疏控制 134506五總結(jié) 13790參考文獻(xiàn) 14摘要傳感器陣列是由多個(gè)傳感器在空間上按照一定幾何要求分布的系統(tǒng)，它對(duì)空間信號(hào)進(jìn)行多點(diǎn)并行采集后輸出陣列信號(hào)，同時(shí)抑制干擾和噪聲或者不敢興趣的信息。傳統(tǒng)的基于均勻傳感器陣列的方向圖綜合需要滿足Nyquist采樣定理，為了獲得期望的特性，均勻陣列通常需要非常多的陣元數(shù)目，故而陣列系統(tǒng)的體積、體重、成本都會(huì)很大。解決上述問(wèn)題的途徑之一就是考慮采用稀疏陣列。稀疏陣是指陣元間距大于半波長(zhǎng)的非均勻陣列。與均勻陣列相比，稀疏陣可以對(duì)陣元位置進(jìn)行任意布設(shè)，因此具有更多自由度。在陣元孔徑一定的情況下，稀疏陣需要的陣元更少。關(guān)鍵詞：傳感器陣列；稀疏陣列；陣元間距；均勻陣列；設(shè)計(jì)引言隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和人工智能的發(fā)展，超聲檢測(cè)已經(jīng)逐步邁向數(shù)字化、智能化、圖像化。而且如今的超聲檢測(cè)技術(shù)已不僅僅停留在缺陷的識(shí)別、定量和判定上，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和電子技術(shù)的發(fā)展，超聲無(wú)損評(píng)價(jià)(NDE)已經(jīng)逐漸進(jìn)入了人們的視野，它作為超聲檢測(cè)技術(shù)的一個(gè)重要組成部分，已經(jīng)劃開(kāi)了超聲檢測(cè)的新時(shí)代。目前，在這個(gè)經(jīng)濟(jì)效益倍受關(guān)注的社會(huì)，人們?yōu)榱说玫礁蟮慕?jīng)濟(jì)效益，加大了對(duì)超聲無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的研究，常規(guī)超聲檢測(cè)技術(shù)正向高可靠性、高準(zhǔn)確率方向發(fā)展，在計(jì)算機(jī)和電子科技高速發(fā)展的今天，超聲波探傷儀也逐步向數(shù)字化和自動(dòng)化發(fā)展。目前數(shù)字化超聲儀己得到廣泛的運(yùn)用，解決了在超聲檢測(cè)中信息的保存問(wèn)題，并且提高了檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。據(jù)資料顯示，在制造產(chǎn)業(yè)中，產(chǎn)品的管理和檢測(cè)占據(jù)40%的人力資源，因此，超聲自動(dòng)化得到高度的關(guān)注。一稀疏陣列設(shè)計(jì)理論和現(xiàn)狀目前對(duì)一維稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)與仿真分析研究，表明相比遺傳算法、免疫算法等其他優(yōu)化算法，改進(jìn)粒子群算法及粒子群算法結(jié)合最小冗余度陣列的方法在一維稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)上有著更好的效果，而且得到了相應(yīng)孔徑良好聲學(xué)性能的稀疏陣列。但是前文的研究還只是停留在理論研究上，對(duì)優(yōu)化得到的稀疏陣列的聲學(xué)性能還缺乏實(shí)驗(yàn)性的驗(yàn)證。所以，有必要建立一個(gè)超聲相控陣稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)優(yōu)化得到的稀疏陣列進(jìn)行缺陷成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。因此，可以把信號(hào)處理和電子信息控制技術(shù)引入到超聲相控陣稀疏陣列的研究中，用平臺(tái)程序控制相控陣列陣元的激活狀態(tài)，并把設(shè)計(jì)相控陣稀疏陣列的優(yōu)化算法導(dǎo)入平臺(tái)程序，可實(shí)現(xiàn)任意孔徑、任意稀疏率的稀疏陣列優(yōu)化與結(jié)果分析。研發(fā)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的超聲相控陣稀疏陣列控制平臺(tái)，并在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種相控陣稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng)。利用稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)前文兩種算法優(yōu)化得到的一維稀疏陣列進(jìn)行缺陷成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證兩種算法得到的一維稀疏陣列具有良好的綜合聲學(xué)性能，并建立了典型稀疏陣列數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄了由前文兩種算法優(yōu)化得到的不同孔徑及稀疏率下的一維稀疏陣列的分析數(shù)據(jù)信息，以及利用優(yōu)化得到的稀疏陣列對(duì)不同缺陷的相控陣檢測(cè)圖像，為以后的超聲相控稀疏陣列的實(shí)驗(yàn)研究提供更多的圖像數(shù)據(jù)。二稀疏陣列設(shè)計(jì)原理2.1系統(tǒng)發(fā)射與接收處理流程相控陣稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng)包括前端發(fā)射接收模塊、數(shù)字波束合成模塊、數(shù)字信號(hào)處理模塊和計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)幾大部分。系統(tǒng)Ｗ相控陣稀疏陣列控制平臺(tái)作為上位機(jī)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接口與計(jì)算機(jī)控制平臺(tái)相連，用于人機(jī)交互界面，把前文優(yōu)化得到的稀疏降列陣列分布形式輸入到稀疏陣列控制軟件，計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)將獲取稀疏陣列設(shè)置參數(shù)并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。而ＷＦＰＧＡ為控制核必的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)作為系統(tǒng)下位機(jī)，主要負(fù)責(zé)控制信號(hào)的產(chǎn)生與超聲回波信號(hào)的采集。具體的系統(tǒng)發(fā)射與接收處理流程如下；2.1.1發(fā)射處理流程1）計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)將獲取（相控陣稀疏陣列控制軟件）的設(shè)置參數(shù)（包括電壓、頻率、陣元、偏轉(zhuǎn)角度、陣列分布形式等)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)處理可識(shí)別格式，并通過(guò)USB總線傳輸給數(shù)字信號(hào)處理模塊;2)數(shù)字信號(hào)處理模塊將參數(shù)通過(guò)系統(tǒng)控制總線傳輸?shù)角岸税l(fā)射接收模塊和數(shù)字波束合成模塊;3)前端發(fā)射接收模塊根據(jù)控制參數(shù)使探頭各陣元發(fā)射超聲波聲束形成預(yù)期的波陣面;2.1.2接收處理流程1)前端發(fā)射接收模塊在發(fā)射后啟動(dòng)回波接收，并根據(jù)控制參數(shù)將回波通過(guò)放大器放大;2)回波通過(guò)數(shù)模轉(zhuǎn)換后傳輸?shù)綌?shù)字波束合成模塊;3)數(shù)字波束合成模塊根據(jù)控制參數(shù)將探頭各陣元信號(hào)合成掃描線后傳輸?shù)綌?shù)字信號(hào)處理模塊;4)數(shù)字信號(hào)處理模塊將信號(hào)進(jìn)行濾波、壓縮及檢波等處理后通過(guò)USB總線傳輸給計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng);5)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)獲取到數(shù)據(jù)后根據(jù)設(shè)置將數(shù)據(jù)送往輸出端(顯示緩沖、網(wǎng)絡(luò)等)。2.2相控陣一維稀疏陣列成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)?zāi)壳埃暢上穹抡媾c檢測(cè)實(shí)驗(yàn)己成為分析超聲成像系統(tǒng)性能的有利工具，并得到了廣泛的應(yīng)用。通過(guò)相控陣成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，對(duì)經(jīng)過(guò)改進(jìn)粒子群算法和粒子群算法結(jié)合最小冗余陣列的方法優(yōu)化得到的隨機(jī)型稀疏陣列做定性的比較，有助于分析及驗(yàn)證超聲相控稀疏陣列的聲場(chǎng)性能。陣列換能器的設(shè)計(jì)是超聲相控陣檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。陣列換能器是實(shí)現(xiàn)超聲成像檢測(cè)的直接部件，它承擔(dān)了與檢測(cè)對(duì)象的直接接觸，對(duì)相控陣檢測(cè)的性能和成像質(zhì)量有著直接的影響。為了實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)聚焦、動(dòng)態(tài)孔徑、動(dòng)態(tài)變跡、波束形成等相控效果，需要精心設(shè)計(jì)制造高性能的陣列換能器。當(dāng)探頭的參數(shù)不適合時(shí)，探頭的聲場(chǎng)分布除了主瓣外還會(huì)出現(xiàn)柵瓣和較高的旁瓣。柵瓣是偽像的主要原因之一，而旁瓣的出現(xiàn)一方面降低了主瓣的能量，降低了系統(tǒng)的分辨率，另一方面旁瓣也可以造成偽像。由于系統(tǒng)的橫向分辨率主要決定于主瓣的寬度，因此要提高系統(tǒng)的橫向分辨率，減小主瓣寬度是有效方法之一。因此，陣列換能器的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則為:消除柵瓣、抑制旁瓣、最小化主瓣寬度。在陣列換能器的設(shè)計(jì)中，陣元間距的選取很重要。陣元的間距選取不合理時(shí)，陣列的響應(yīng)不僅有主瓣和旁瓣，而且還存在柵瓣。柵瓣的存在產(chǎn)生了空間模糊，出現(xiàn)虛假假象，這在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)該避免的件。為了解決這個(gè)問(wèn)題，陣元間距必須滿足小于或等于波長(zhǎng)的一半，即人/2。這個(gè)條件雖然消除了柵瓣，解決了空間模糊的問(wèn)題，但它卻增加了陣元密度，使陣元間的互輻射效應(yīng)變得嚴(yán)重，這將會(huì)產(chǎn)生一些有害的結(jié)果。此外，在大型陣列中增加陣元密度不僅大大提高了陣列的成本而且增加了制作的難度，這也是一個(gè)嚴(yán)重的缺點(diǎn)。2.3實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)采用了汕頭超聲研究所研究開(kāi)發(fā)的相控陣超聲成像檢測(cè)儀與自行研發(fā)的超聲相控陣稀疏陣列控制系統(tǒng)，利用BPSO法與RLA+BPSO法設(shè)計(jì)的一維稀疏陣列，和相同孔徑的滿陣陣列以及相同有效陣元數(shù)的滿陣陣列，對(duì)不同板厚的板板對(duì)焊缺陷試塊進(jìn)行扇掃檢測(cè)，且采集了已知各種缺陷下的從缺陷波的出現(xiàn)，到缺陷波最高，再到缺陷波消失的幾組數(shù)據(jù)和波形圖像，分析與對(duì)比四種陣列對(duì)不同缺陷的檢測(cè)成像，以此驗(yàn)證利用MRLA+BPSO法設(shè)計(jì)的一維稀疏陣列，與相同孔徑的滿陣陣列和相同有效陣元數(shù)的滿陣陣列以及僅采用BPSO設(shè)計(jì)的一維稀疏陣列相比，具有更好的性能和一致性。本實(shí)驗(yàn)所使用的陣列探頭是３２陣元的一維陣列探頭，陣列檢測(cè)系統(tǒng)的具體掃描方案如下：采樣率：４０ＭＨｚ；發(fā)射／接收通道數(shù)；３２；發(fā)射方式：脈沖發(fā)射；發(fā)射電壓：４０Ｖ；接收增益可調(diào)；掃描方式為：扇形掃描；掃描角度：３０°８０°。采取的四種陣列方案分別為；Ａ方案：１５滿陣陣元（陣元分布：１１１１１１１１１１１１１１１）；Ｂ方案：３２滿陣陣元（陣元分布：１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１１）；Ｃ方案：３２陣元一維滿陣陣列用ＢＰＳＯ算法稀疏到１５有效陣元（如表３－２所示）（陣元分布：１１０１０００００００１０１００１１１１１１１０１１０００００１）；Ｄ方案：３２陣元一維滿陣陣列用最小兀余度陣列和ＢＰＳＯ算法結(jié)合的方法稀疏到巧有效陣元（陣元分布：１１００１１００００１００１１１１００００１１０１００１０１０１）。2.4實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境本實(shí)驗(yàn)的硬件實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下；（１）ＳＵＰ０Ｒ－３２Ｐ相控陣超聲成像檢測(cè)儀：具有３２通道（發(fā)射／接收通道）；（２）具有３２陣元的陣列探頭，陣列探頭的具體參數(shù)如下表所示：表1：陣列探頭多致（３）６４Ｎ日日Ｓ斜探頭模塊：折射角：５５°，模塊聲速：２３６０ｍ／ｓ。模塊參數(shù)及示意圖如表、圖所示：表2：模塊參數(shù)及示意圖圖1：楔塊示意圖本實(shí)驗(yàn)所使用的陣列探頭和楔塊的實(shí)物圖如圖2所示:圖2：陣列探頭與楔塊實(shí)物圖三稀疏陣列設(shè)計(jì)綜合3.1實(shí)驗(yàn)軟件環(huán)境本實(shí)驗(yàn)的軟件環(huán)境如下:(1)超聲相控陣稀疏陣列控制平臺(tái):可實(shí)現(xiàn)一維相控陣列陣元的隨意激活控制以及對(duì)優(yōu)化得到的稀疏陣列的性能分析;(2)超聲相控陣稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng):如前文所述。3.2實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建立與實(shí)驗(yàn)具體步驟建立的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖所示:具體實(shí)驗(yàn)步驟如下:(1)首先將相控陣探頭與探頭楔塊用螺絲固定好，固定時(shí)要在陣列晶片處涂抹機(jī)油，以免在使用中損壞陣列晶片;(2)將固定好的相控陣探頭與探頭楔塊安裝到相控陣成像檢測(cè)儀上，并在焊縫試塊上均勻涂抹禍合劑(如機(jī)油);(3)通過(guò)對(duì)等線，把相控陣成像檢測(cè)儀與個(gè)人電腦相連，將檢測(cè)儀的IP地址輸入到超聲相控陣稀疏陣列控制系統(tǒng)的服務(wù)器IP地址輸入框中，端口保持不變，點(diǎn)擊主界面上“連接”按鈕連接儀器;(4)把前文設(shè)計(jì)的四種陣列導(dǎo)入到稀疏陣列控制系統(tǒng)中，通過(guò)稀疏陣列控制系統(tǒng)控制需要激活的陣列陣元，并針對(duì)不同板厚的焊縫試塊，調(diào)節(jié)設(shè)置相關(guān)的扇掃參數(shù);(5)將板板對(duì)焊試塊放在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中間，移動(dòng)陣列探頭，用四種陣列分別對(duì)板板試塊中的各種缺陷進(jìn)行扇掃檢測(cè)，調(diào)節(jié)相控陣成像檢測(cè)儀的參數(shù)，直到檢測(cè)儀的主屏幕上顯示缺陷的波形信息;(6)在完成焊縫探傷后，點(diǎn)擊“管理保存”，成像檢測(cè)儀會(huì)自動(dòng)將檢測(cè)形成的缺陷波形圖像保存在工作目錄下。3.3缺陷試樣選用了不同板厚的板板對(duì)焊超聲波試塊，對(duì)其中的未熔合、未焊透、氣孔、夾渣、裂紋等缺陷進(jìn)行掃查，且采集了已知各種缺陷下的從缺陷波的出現(xiàn)，到缺陷波最高，再到缺陷波消失的幾組數(shù)據(jù)和波形圖像，采集點(diǎn)具體缺陷如表4所示:表4：試塊焊鏈損傷波形數(shù)據(jù)表以15mm板厚的焊縫對(duì)接試塊為例，該試塊缺陷類型和參數(shù)如表5-4所示，試塊結(jié)構(gòu)圖和實(shí)物圖如圖所示。表5：試塊參數(shù)圖6：缺陷位置示意圖3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析利用相控陣成像檢測(cè)儀對(duì)１５ｍｍ厚度的對(duì)接試塊焊縫內(nèi)的人工裂紋、未烙合、未焊透、氣孔和夾渣缺陷進(jìn)行扇形掃描，掃描所得的Ａ掃和Ｂ掃圖像裂紋缺陷扇掃圖中可Ｗ看出，ＢＰＳＯ算法設(shè)計(jì)的一維稀疏陣列獲得的扇掃圖與１５滿陣獲得的扇掃圖相比，提高了人王缺陷的空間分辨率，但是對(duì)比度分辨率下降了很多，原來(lái)是白色部分在圖中變得有些模糊；而ＭＲＬＡ＋ＢＰＳＯ方法設(shè)計(jì)的一維稀疏陣列對(duì)缺陷的空間分辨率，相比得到了進(jìn)一步提高，對(duì)比度分辨率也得到了相應(yīng)的改善，表現(xiàn)為背景模糊程度降低，但是與３２滿陣陣列的扇掃圖相比，對(duì)比度分辨率還是有一定差距。實(shí)驗(yàn)證明了ＭＲＬＡ＋ＢＰＳＯ方法設(shè)計(jì)的一維稀疏陣列，在空間分辨率和對(duì)比度分辨率方面，明顯優(yōu)于僅采用ＢＰＳＯ算法設(shè)計(jì)的一維稀疏陣列，同樣的對(duì)比在未烙合、未焊透、氣孔、夾渣缺陷中都可Ｗ看出。3.5典型稀疏陣列數(shù)據(jù)庫(kù)的建立基于相控陣一維稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng)及其成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同板厚的板板對(duì)焊超聲波試塊中的未熔合、未焊透、氣孔、夾渣、裂紋等缺陷進(jìn)行掃查，建立典型稀疏陣列數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)記錄了由前文兩種算法優(yōu)化得到的不同孔徑及稀疏率下的一維稀疏陣列的分析數(shù)據(jù)信息，包括陣列分布形式、陣列相對(duì)方向圖、迭代進(jìn)化圖、-3dB主瓣寬度、最高旁瓣值等性能參數(shù)，以及利用優(yōu)化得到的稀疏陣列對(duì)不同缺陷的相控陣檢測(cè)圖像。數(shù)據(jù)庫(kù)可為超聲相控稀疏陣列的實(shí)驗(yàn)研究提供更多的圖像對(duì)比數(shù)據(jù)。3.6數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)模型設(shè)計(jì)缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)的模型設(shè)計(jì)采用了被廣泛應(yīng)用的“E-R模型”，即實(shí)體聯(lián)系模型(Entity-RelationshipModel)。該模型的幾個(gè)基本名詞如下:實(shí)體與屬性實(shí)體，指有可區(qū)別性且獨(dú)立存在的某種“事物”。一個(gè)具體事物，總是有許許多多的性質(zhì)與關(guān)系，而這種性質(zhì)與關(guān)系，就是通過(guò)事物的屬性來(lái)描述的，因此，屬性表征了實(shí)體的特征，所有代表每個(gè)實(shí)體特征的屬性都有一個(gè)值，其中每一個(gè)屬性值的取值范圍稱為該屬性的域[[60]。實(shí)體與屬性并沒(méi)有很明確的界限區(qū)分，我們描述一個(gè)實(shí)體的某一特征時(shí)，如果它本身不需要再描述，那么此時(shí)的實(shí)體就可視作屬性。在設(shè)計(jì)模型時(shí)為了簡(jiǎn)化處理E-R圖，我們盡可能把可視作屬性的實(shí)體歸為屬性。如缺陷類型一般可歸為缺陷的屬性。聯(lián)系實(shí)體之間的有機(jī)關(guān)聯(lián)稱作聯(lián)系，聯(lián)系也可以有屬性。通常聯(lián)系可分為:一對(duì)一的關(guān)聯(lián)、一對(duì)多的關(guān)聯(lián)以及多對(duì)多的關(guān)聯(lián)。而設(shè)計(jì)E-R數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)，可通過(guò)以下3個(gè)步驟進(jìn)行:(1)局部E-R模型的設(shè)計(jì)。其設(shè)計(jì)的內(nèi)容:包括結(jié)構(gòu)范圍的確定，以及屬性、實(shí)體、聯(lián)系的定義等;(2)全局E-R模型的設(shè)計(jì)。將所有之前設(shè)計(jì)的局部E-R模型匯集成全局的E-R模型;(3)在局部和全局E-R模型的基礎(chǔ)上，對(duì)全局E-R模型進(jìn)行優(yōu)化。3.7數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)本課題運(yùn)用了如今廣泛使用的SQLServer200數(shù)據(jù)庫(kù)。SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)在于優(yōu)良的實(shí)用性、可靠性和穩(wěn)定性?；谏鲜龅腅-R模型，建立了典型焊縫損傷波形數(shù)據(jù)庫(kù)，以下是其中比較重要的幾張表:這些表和一些視圖組成了整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。(1)TUser表記錄了用戶用于登陸和身份驗(yàn)證時(shí)的所有信息，包括用戶名、密碼和用戶身份三個(gè)字段。(2)TTransducer表記錄探頭的屬性，在每次測(cè)量前都要選擇好探頭，調(diào)節(jié)好對(duì)各種焊縫掃查的合適的條件或參數(shù)。在探頭界面中，輸入相關(guān)信息，字段如下表所示:表7：探頭基本數(shù)據(jù)表（３）Ｔ＿Ｂｌｏｃｋ表記錄受檢試塊的基本屬性，字段如下表所示。3.8小結(jié)本章采用MATLAB與VisualStudio9.0混合編程，開(kāi)發(fā)了具有良好操控性的超聲相控陣稀疏陣列控制平臺(tái)，在實(shí)現(xiàn)對(duì)相控陣陣列換能器稀疏控制的同時(shí)，把粒子群算法(BPSO)和粒子群算法結(jié)合最小冗余度陣列的方法(跟LA)寫入到平臺(tái)程序中，也能實(shí)現(xiàn)不同孔徑的稀疏陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)與性能評(píng)估。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了相控陣一維稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng)及其成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，用不同孔徑的滿陣陣列，以及兩種算法優(yōu)化得出的稀疏陣列，對(duì)不同厚度的板板對(duì)焊試塊進(jìn)行缺陷檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)得到的缺陷圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和對(duì)比。成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用前文介紹的兩種算法設(shè)計(jì)的稀疏陣列具有很好的綜合聲學(xué)性能，并能滿足高質(zhì)量的超聲檢測(cè)成像。此外，基于一維稀疏陣列的成像檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，還利用SQLServer2005建立了典型稀疏陣列及焊縫缺陷圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，可為超聲相控稀疏陣列的實(shí)驗(yàn)研究提供更多的圖像對(duì)比數(shù)據(jù)。四稀疏陣列設(shè)計(jì)綜合4.1粒子群算法結(jié)合最小冗余度陣列方法超聲相控陣一維稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)采用了粒子群算法的群體智能算法，針對(duì)一維稀疏陣列陣元分布形式的離散特性，對(duì)粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn)，經(jīng)過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)以及與其他優(yōu)化算法的對(duì)比分析，改進(jìn)的二進(jìn)制粒子群算法(BPSO)在一維稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)中有很好的表現(xiàn)。而后又把最小冗余度陣列理論引入到一維稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，提出一種粒子群算法結(jié)合最小冗余度陣列的方法，有效地解決了改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化得出的稀疏陣列一致性差的問(wèn)題，使優(yōu)化得出的稀疏陣列具有較高空間分辨率的同時(shí)，也能保持良好的對(duì)比度分辨率。在前文的基礎(chǔ)上，利用Matlab與場(chǎng)sualstudiog.0研發(fā)了超聲相控陣稀疏陣列控制平臺(tái)，把兩種算法導(dǎo)入平臺(tái)程序，對(duì)超聲相控陣稀疏陣列控制平臺(tái)開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，并基于此平臺(tái)建設(shè)了超聲相控陣稀疏陣列檢測(cè)系統(tǒng)。得到以下結(jié)論，并提出相關(guān)不足以及展望。4.2將陣列相對(duì)方向圖的最高旁瓣值作為對(duì)比度分辨率的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則針對(duì)超聲相控陣一維稀疏陣列的優(yōu)化特性，可以提出一維稀疏陣列優(yōu)化的陣列方向圖模型，給出了一維線陣換能器的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則:即為了提高空間分辨率(橫向分辨率)要最小化陣列相對(duì)方向圖的主瓣寬度;為了提高對(duì)比度分辨率要抑制旁瓣;為了避免偽像的產(chǎn)生要消除柵瓣。并將陣列相對(duì)方向圖的3dB主瓣寬度作為橫向分辨率的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則;將陣列相對(duì)方向圖的最高旁瓣值作為對(duì)比度分辨率的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。4.3稀疏陣列通過(guò)改進(jìn)粒子群優(yōu)化后的特性一種基于改進(jìn)粒子群算法的一維隨機(jī)型稀疏相控陣列的設(shè)計(jì)思路，給出了陣元分布的粒子群算法優(yōu)化，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，一維隨機(jī)型稀疏陣列通過(guò)改進(jìn)粒子群優(yōu)化設(shè)計(jì)后具有以下特性:①稀疏陣列的主瓣寬度與參考陣列相差不大，它主要取決于參考陣列的孔徑尺寸，而其他因素對(duì)其影響不大;②盡管稀疏陣列經(jīng)過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)后的平均陣元間距仍然較大，但是由于陣列的隨機(jī)排列，陣列不存在柵瓣;③通過(guò)對(duì)陣列陣元分布形式進(jìn)行粒子群優(yōu)化設(shè)計(jì)，有效地降低了稀疏陣列的最高旁瓣值(稍遠(yuǎn)離主瓣)，進(jìn)而得到了綜合聲學(xué)性能優(yōu)良的稀疏陣列。4.4有效陣元數(shù)的陣列換能器稀疏控制對(duì)于陣元間距為半波長(zhǎng)的一維稀疏直線陣，稀疏率取0.64左右時(shí)，用粒子群算法優(yōu)化出的稀疏陣列性能較優(yōu)。優(yōu)化設(shè)計(jì)稀疏陣列時(shí)，應(yīng)當(dāng)選擇合適的稀疏率，不僅要考慮陣列的制作成本，還要兼顧陣列的聲場(chǎng)特性，在兩者之間尋求一個(gè)平衡點(diǎn)。本文把最小冗余度陣列理論引入到一維稀疏陣列的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，提出了一種粒子群算法結(jié)合最小冗余度陣列的方法(BPSC咔MRLA)，它有效地解決了改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化得出的稀疏陣列一致性差的問(wèn)題，使優(yōu)化得出的稀疏陣列具有較高空間分辨率的同時(shí)，也能保持良好的對(duì)比度分辨率。通過(guò)對(duì)稀疏陣列的聲學(xué)特性的理論分析，并且研究了陣列的相對(duì)方向圖，以及對(duì)優(yōu)化得到的稀疏陣列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，采用BPSO+M肚A方法設(shè)計(jì)稀疏陣列，的確能夠很好的解決一維大型相控陣列中陣元密度過(guò)大導(dǎo)致制作成本過(guò)大、系統(tǒng)過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題;優(yōu)化設(shè)計(jì)稀疏陣列時(shí)，我們首先應(yīng)根據(jù)空間分辨率(橫向分辨率)的要求選擇參考陣列的孔徑尺寸，其次依據(jù)相控陣超聲檢測(cè)對(duì)成像對(duì)比度分辨率的要求，選取合適的稀疏率(相對(duì)于參考陣列)，最后，采用BPSO+MRLA的優(yōu)化算法優(yōu)化確定稀疏陣列的陣元分布形式;根據(jù)改進(jìn)粒子群算法及粒子群算法結(jié)合最小冗余度陣列的方法，采用MATLAB與巧sualStUdio9.0混合編程開(kāi)發(fā)了超聲相控陣稀疏陣列控制平臺(tái)，它可實(shí)現(xiàn)任意孔徑、任意有效陣元數(shù)的陣列換能器稀疏控制，也能實(shí)現(xiàn)不同孔徑的稀疏陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)與性能評(píng)估。五總結(jié)(l)由于相控陣換能器陣元數(shù)的限制，本課題投入到實(shí)驗(yàn)的陣列探頭陣列孔徑至多只能達(dá)到32陣元，雖然已經(jīng)算是比較大型的陣列，但是還滿足不了更大型陣列的實(shí)驗(yàn)研究，希望可以獲得更大型的孔徑陣列，可以提供超大型一維稀疏陣列的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù);(2)開(kāi)發(fā)的超聲相控陣稀疏陣列控制平臺(tái)僅僅能實(shí)現(xiàn)陣列換能器的稀疏控制和稀疏陣列的優(yōu)化與性能評(píng)估，還不能對(duì)焊縫缺陷進(jìn)行缺陷檢測(cè)，缺陷類型識(shí)別，以及缺陷圖像數(shù)據(jù)的采集，希望開(kāi)發(fā)出更智能的超聲相控稀疏陣列控制系統(tǒng)，引入模式識(shí)別技術(shù)，在實(shí)現(xiàn)稀疏陣列優(yōu)化設(shè)計(jì)的同時(shí)，更能把得到的稀疏陣列應(yīng)用到實(shí)際的焊縫缺陷檢測(cè)中，實(shí)現(xiàn)相控陣檢測(cè)的缺陷智能識(shí)別;(3)焊縫缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)的容量有限，不能涵蓋所有缺陷類型的圖像數(shù)據(jù)，需