CN102879753B - 用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法 - Google Patents
用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法，用核磁共振探头测量场区范围内的磁场强度分布，用最小二乘法拟合该磁场按球谐函数展开的前10阶分量，得到各阶匀场量的强度值；输入匀场强度数值并选择算法，然后保存；将保存数值和算法赋值给匀场代码模块；对匀场代码模块，载入Radia三维电磁场计算包对优化模型进行优化计算；优化计算结果，通过线性规划法或基于解析法的粒子群算法计算出匀场线圈形状参数、线圈三维结构图、误差迭代路径；按照上述计算的线圈形状具体参数、线圈三维拓扑结构绕制出匀场线圈。达到操作简单、精度高的目的。
Description
技术领域
本发明涉及磁场处理领域，具体地，涉及一种用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法。
背景技术
目前，0.1ppm量级的高均匀度磁场的磁体主要用于磁共振成像设备、离子阱等装置。设计的主磁体一般能达到1000ppm的场均匀度，要进一步提高均匀性，需要采用专门的匀场手段。常用的匀场手段有被动匀场、主动匀场。被动匀场采用软磁性铁片，由于铁片最小厚度及温度变化的影响，均匀度很难进一步提高。主动匀场一般采用各阶正交球谐分量对应的线圈产生磁场，抵消不均匀量，由于电流可以精细调节，可以达到较高的场均匀度。
迄今为止还没有一套能实现自动化设计磁体匀场线圈的完整方法。并且现有主动匀场的设计均是通过传统解析方法计算或专业人员编制专门计算程序完成。解析法计算过程中由于采用原点近似条件，得出的线圈设计不是最优化的，难以获得更满意的场均匀度，并且由于实际线圈骨架的长度等限制，设计方案根本无法实现；传统上编制计算程序，如C语言、Matlab软件等，则由于算法单一，比如遗传算法、混合算法、反向边界元法等，消耗内存大，耗费时间较长，得出的线圈形状很不规则，不易绕制实现，且程序需要专业的人员才能操作与维护，一般人员很难介入。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法，以实现操作简单、精度高的优点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法，包括以下步骤：
（1）用核磁共振探头测量场区范围内的磁场强度分布，用最小二乘法拟合该磁场按球谐函数展开的前10阶分量，得到各阶匀场量的强度值；
（2）输入上述匀场量的强度值及匀场所需的运行电流密度值、匀场区长度、匀场区直径、骨架长度、骨架直径并选择匀场分量和优化算法，所有的输入参数和选择项保存为临时存储文件；
（3）将上述临时存储文件中的电流密度值、匀场区长度、匀场区直径、骨架长度、骨架直径和匀场强度数据传输赋值给匀场代码模块；
（4）将步骤（3）中的匀场代码模块，载入Radia三维电磁场计算包，利用该计算包中载流弧及载流直线段在空间任一点产生磁场的计算公式，对匀场代码模块进行优化计算；
（5）将上述优化计算结果，通过线性规划法或基于解析法的粒子群算法计算出匀场线圈形状参数、线圈三维结构图、误差迭代路径；
（6）按照上述计算的线圈形状具体参数、线圈三维拓扑结构绕制出匀场线圈。
本发明的技术方案，通过采用线性规划算法及基于传统解析法的粒子群优化算法，即由解析分析得出匀场线圈的拓扑结构，再利用粒子群算法优化计算具体的电流及线圈结构参数。计算耗费时间少，内存占用率低，匀场精度提高；以达到操作简单、精度高的目的。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明实施例所述的用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法流程图；
图2为线性规划算法网格剖分示意图；
图3为基于解析法的粒子群算法优化流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
一种用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法，包括以下步骤：
（1）用核磁共振探头测量场区范围内的磁场强度分布，用最小二乘法拟合该磁场按球谐函数展开的前10阶分量，得到各阶匀场量的强度值；
（2）在数据接口中输入上述匀场量的强度值及匀场所需的运行电流密度值、匀场区长度、匀场区直径、骨架长度、骨架直径并选择匀场分量和优化算法，所有的输入参数和选择项保存为临时存储文件；
（3）将上述临时存储文件中的电流密度值、匀场区长度、匀场区直径、骨架长度、骨架直径和匀场强度数据传输赋值给匀场代码模块；
（4）将步骤（3）中的匀场代码模块，载入Radia三维电磁场计算包，利用该计算包中的载流弧及载流直线段在空间任一点产生磁场的计算公式，对匀场代码模块进行优化计算；
（5）将上述优化计算结果，通过线性规划法或基于解析法的粒子群算法计算出匀场线圈形状参数、线圈三维结构图、误差迭代路径；
（6）按照上述计算的线圈形状具体参数、线圈三维拓扑结构绕制出匀场线圈。
如图1所示，其具体计算流程为，该计算方法以Windows Form窗口为处理前端，通过脚本程序调用运行Mathematica匀场程序文件的匀场线圈设计方法。包括：1.基于.net平台的Windows Form窗口界面模块；2.控制批处理代码运行的VB脚本程序模块；3.调用Mathematica程序包文件的bat批处理模块；4.Mathematica程序包文件模块；5.nb格式的计算模块。
基于.net平台的Windows Form窗口前处理界面采用标签框“Label”标注参数项，采用文本控件“Textbox”输入运行电流密度值、匀场区形状参数、骨架形状参数、匀场分量、匀场强度以及选择优化算法等设计参数值。
基于.net平台的Windows Form窗口后处理界面，采用标签框（Label）标注参数项，采用文本控件（Textbox）设置为只读属性，显示在前处理模块所输入的运行电流密度值、匀场区形状参数、骨架形状参数、匀场分量、匀场强度以及选择优化算法等设计参数值。
基于.net平台的Windows Form窗口后处理界面，采用标签框（Label）标注参数项，采用文本控件（Textbox）显示线圈优化数值结果，采用图片控件（Imagebox）显示匀场线圈结构图、迭代误差路径。
在线性规划算法中，在骨架表面划分虚拟网格（网格剖分如图2），将网格节点之间的连接设置为可能的电流路径，将各个连接处的电流权值作为变量，单位电流对匀场区的磁场贡献值并组成系数矩阵，将目标场强度作为约束条件，建立线性规划模型，求解各个连接处的电流值，得到匀场线圈的设计形状。
在基于解析法的粒子群算法中，其优化流程如图3。每个优化问题的解都是搜索空间中的一个粒子。所有的粒子对应一个由被优化的函数决定的适应度值以及一个速度值决定他们飞翔的方向和距离。粒子群体追随当前的最优粒子在解空间中搜索全局最优解。首先利用传统解析法得到的线圈拓扑结构，线圈产生的磁场与理想磁场的偏差作为适应度值，具体的线包宽度、高度、角度、位置等参数作为优化变量由粒子群算法寻优得出。
具体工作原理及流程如下：
1.打开前处理界面模块；按照提示输入所需匀场的运行电流密度值、匀场区长度、匀场区直径、骨架长度、骨架直径、匀场强度，选择匀场分量和优化算法；点击按钮保存数据并关闭。
2.打开后处理界面模块；确认匀场参数，点击按钮开始优化。
3.程序内部将设定的匀场参数传递给匀场代码模板。
4.主程序中调用vb脚本文件。
5.vb文件调用bat文件并使之隐藏运行。
6.bat文件调用程序包文件。
7.程序包打开Mathematica优化代码，载入Radia磁场计算包进行优化计算。
8.弹出显示结果窗口，载入优化计算出的匀场线圈形状参数、线圈三维结构图、误差迭代路径。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种用于高均匀度磁体匀场线圈设计的自动化实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）用核磁共振探头测量场区范围内的磁场强度分布，用最小二乘法拟合该磁场按球谐函数展开的前10阶分量，得到各阶匀场量的强度值；
（2）输入上述匀场量的强度值及匀场所需的运行电流密度值、匀场区长度、匀场区直径、骨架长度、骨架直径并选择匀场分量和优化算法，所有的输入参数和选择项保存为临时存储文件；
（3）将上述临时存储文件中的电流密度值、匀场区长度、匀场区直径、骨架长度、骨架直径和匀场强度数据传输赋值给匀场代码模块；
（4）将步骤（3）中的匀场代码模块，载入Radia三维电磁场计算包，对上述匀场代码模块进行优化计算；
（5）将上述优化计算结果，通过线性规划法和基于解析法的粒子群算法分别计算出匀场线圈形状参数和线圈三维拓扑结构；
（6）按照上述计算的匀场线圈形状参数和线圈三维拓扑结构绕制出匀场线圈；
在线性规划算法中，在骨架表面划分虚拟网格将网格节点之间的连接设置为可能的电流路径，将各个连接处的电流权值作为变量，单位电流对匀场区的磁场贡献值并组成系数矩阵，将目标场强度作为约束条件，建立线性规划模型，求解各个连接处的电流值，得到匀场线圈形状参数；
在基于解析法的粒子群算法中，所有的粒子对应一个由被优化的函数决定的适应度值以及一个速度值决定他们飞翔的方向和距离；粒子群体追随当前的最优粒子在解空间中搜索全局最优解；首先利用现有解析法得到的线圈三维拓扑结构，线圈产生的磁场与理想磁场的偏差作为适应度值，具体的线包宽度、高度、角度和位置参数作为优化变量由粒子群算法寻优得出。
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