CN103577639B - 旋转检测声场合成的多目标优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种旋转检测声场合成的多目标优方法，这是一种基于CNSGA-II的算法对旋转声场的合成进行优化的方法。本发明以声束合成理论为基础，采用声束覆盖率、信息携带量和缺陷敏感度作为综合优化目标，通过对超声探头阵列的分布，角度，扩散角等参数的计算，以达到需求声束的合成。CNSGA-II为NSGA-II（非支配遗传算法）的约束优化改进，在快速获得最优Pareto波阵面的同时，保证解集符合各种约束条件。本发明适用于各类圆柱形金属的超声无损探伤。

Description

旋转检测声场合成的多目标优化方法

技术领域

本发明属于旋转超声检测技术领域，涉及一种旋转检测声场合成的多目标优方法。

背景技术

非规则散射体与任意旋转检测声场作用机理及旋转检测声场下超声反射回波综合定量模型，奠定了基于旋转声场的高性能自动化在线超声无损检测技术最基本理论基础。但是，要实现对圆柱形产品中缺陷的实时检测和定量表征，关键在于以上述理论基础为根据，营造一种空间声束覆盖率和缺陷敏感度可控的三维旋转检测声场，赋予其缺陷信息完整和有效的表征能力。尽管目前在确定入射检测声场时，已经考虑了声束覆盖率和缺陷敏感度的因素，但是在实施过程中是截然将声束覆盖率和缺陷敏感度分开加以考虑，势必影响所营造声场的合理性，因为就声场特性而言，声束覆盖完备保证和缺陷高敏感表征是一对矛盾体，当需要高敏感表征缺陷时会影响到声束覆盖的完备性，反之也然（利用聚焦声束扫查缺陷时就是一个典型的例子）。因此，必须以声波合成理论为基础，采用声束覆盖率、信息携带量和缺陷敏感度作为综合优化目标，开展三维可控旋转声场的合成理论及其技术的研究，重点研究声源数量、分布、声波形式和特性以及声波入射方位和能量密度等对三维旋转检测声场合成精度和空间分布的影响，建立旋转检测声场特性同这些参数之间的关系，并在优化这些控制参数的基础上，实现三维可控旋转检测声场产生装置及其控制策略的设计。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种旋转检测声场合成的多目标优化方法。

本发明的技术问题通过以下的技术方案予以解决：

本发明包括以下步骤：

步骤1：建立多目标优化的优化目标函数

minF＝{f₁(x),f₂(x),f₃(x)}

x＝[x₁,x₂,x₃]^T;

其中f₁(x)表示声束覆盖率，f₂(x)表示信息携带量，f₃(x)表示缺陷敏感度，x₁表示探头的间距，x₂表示扩散探头的角度，x₃表示探头与钢管表面的距离。

步骤2：建立约束函数

c_i(x)≤0,i＝1,2

约束主要包括一些检测标准，必要检测约束有：c₁为有效声场一定要完全覆盖管材，c₂为声场重叠覆盖率要达到30%。其他具体检测要求约束如声能密度，检测深度根据需求进行增补。

步骤3：CNSGA-II多目标优化

CNSGA-II(有约束NSGA-II算法)对种群中的个体按照多目标的优化函数进行适应度计算，并且计算拥挤度和约束违例度，然后根据这三个参数对个体进行非支配排序。具体排序准则是从约束违例度，适应度和拥挤度依次进行。

（1）约束违例排序：将无约束违例视为同一级别，并且优先级高于任何有约束违例的个体，有约束违例个体中约束违例度小的优先级高于违例度大的。

（2）适应度排序：适应度排序是基于非支配解关系，对于

$\∀i=\mathrm{1,2,3},$

s.t.f_i(x₁)＜f_i(x₂)

称x₁为Pareto占优，也记做A支配B，如果存在一个x₁，在可行域内若找不到另一个x₂能够支配x₁,则称x₁为非支配解，而其在适应度中的排序等级最高。

（3）拥挤度排序：拥挤度排序作为适应度排序的一个补充，在同一个支配级别中，个体周围分布较密，拥挤度大的优先级高于个体孤立，拥挤度小的。

在产生新种群时，是采用锦标赛原则进行，锦标赛原则就是采用随机抽取N个个体，进行优先级比较，选择优先级高的。但是这里为了保证结果不容易陷入局部最优解，锦标赛选择时采用的是优先级较低的个体。选择完后进行交叉变异等操作，以获得新种群。

最后将新种群和原始种群融合在一起，再进行一次非支配排序，选择优先级高的一批个体作为下一次CNSGA-II计算的初始种群，其余部分被淘汰。

步骤4：优选

优选的方式有很多，可以根据对某个优化目标的需求度，人为的进行选择，也可以根据超声探伤结果上进行分析，需要加强声束覆盖率、信息携带量和缺陷敏感度中的某一方面，然后采用模糊集合优选的方式，让机器进行选择，以达到完全自动化。

本发明的有益效果主要表现为：针对以前声束合成时，只是单一的对声场覆盖率或者缺陷敏感度进行规划，存在许多弊端，因而采用CNSGA-II的方法，通过调整超声探头的分布间距，扩散角，探头离钢管的距离，对旋转超声检测的声束覆盖率、信息携带量和缺陷敏感度进行综合优化。

附图说明

附图1表示描述的是旋转超声钢管探伤示意图，区域1表示探头非重叠的覆盖面积，区域2表示探头重叠的覆盖面积，V为钢管前进方向，2α为探头的扩散角，α为半扩散角，θ为折射角，R表示钢管外壁半径，r表示钢管内壁半径，D表示探头直径，d表示探头间距，h表示探头与管壁间距。

附图2表示CNSGA-II算法的计算流程。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步说明。

步骤1：建立多目标优化的优化目标函数

minF＝{f₁(x),f₂(x),f₃(x)}

x＝[x₁,x₂,x₃]^T;

其中f₁(x)表示声束覆盖率，f₂(x)表示信息携带量，f₃(x)表示缺陷敏感度，x₁表示探头的间距，x₂表示扩散探头的角度，x₃表示探头与钢管表面的距离。

如附图1所示，检测的覆盖面积是1和2的面积之和，用于计算声场覆盖面积；对于缺陷敏感度则由覆盖区域的声能密度决定，声能密度在声场各点并不一致，因此采用平均声能密度作为评价；最后是信息携带量，信息携带量同声能密度和声音的频谱特性有关，丰富的频谱特性能够携带出更多的信息，而较大的声能密度则能提供更优质的信息，频谱特性在声场各点中也是不同的，离声轴较近的频谱丰富，离扩散角边缘靠近的频谱单一，这里用边界频谱特征值来作为评价函数。

函数Q表示总声能计算，表示边界点的角度，函数G表示边界角度的频谱特征值，α表示为声能密度与频谱特征值的比例参数。

步骤2：建立约束函数

c_i(x)≤0,i＝1,2

约束主要包括一些检测标准，必要检测约束有：c₁为有效声场一定要完全覆盖管材，c₂为声场重叠覆盖率要达到30%。其他具体检测要求约束如声能密度，检测深度根据需求进行增补。

c₁(x)＝(D-d)/2-htanα

c₂(x)＝130%-(S₁+2S₂)/V(R-r)

其中R-r表示钢管壁厚，V表示被检测物的水平进给速度。

步骤3：CNSGA-II多目标优化，参见图2。

步骤3-1对种群中的个体按照步骤1中建立的优化目标函数进行适应度计算，并且计算拥挤度和约束违例度，然后根据这三个参数对个体进行非支配排序。具体排序准则是从约束违例度、适应度和拥挤度依次进行，其中无约束违例，适应度高，拥挤度大的个体优先级最高。

步骤3-2采用锦标赛原则产生新种群，锦标赛原则就是采用随机抽取N个个体，进行优先级比较，选择优先级高的。但是这里为了保证结果不容易陷入局部最优解，锦标赛选择时采用的是优先级较低的个体。选择完后进行交叉变异操作，以获得新种群。

步骤3-4将新种群和原始种群融合在一起，再进行一次非支配排序，选择优先级高的一批个体作为下一次计算的初始种群，其余部分被淘汰。

步骤4：优选

优选的方式有很多，可以根据对某个优化目标的需求度，人为的进行选择，也可以根据模糊集合优选的方式，进行计算机模糊选择。

Claims (2)

1.旋转检测声场合成的多目标优化方法，其特征在该方法包括以下步骤：

步骤1、建立多目标优化的优化目标函数：

minF＝{f₁(x),f₂(x),f₃(x)}

x＝[x₁,x₂,x₃]^T；

其中f₁(x)表示声束覆盖率，f₂(x)表示信息携带量，f₃(x)表示缺陷敏感度，x₁表示探头的间距，x₂表示扩散探头的角度，x₃表示探头与钢管表面的距离；

步骤2、建立约束函数：

c_i(x)≤0,i＝1,2，

c₁为有效声场一定要完全覆盖管材，c₂为声场重叠覆盖率要达到30％；

步骤3、多目标优化：

步骤3-1、对种群中的个体按照步骤1中建立的优化目标函数进行适应度计算，并且计算拥挤度和约束违例度，然后根据这三个参数对个体进行非支配排序；具体排序准则是从约束违例度、适应度和拥挤度依次进行，其中无约束违例，适应度高，拥挤度大的个体优先级最高；

步骤3-2、采用锦标赛原则产生新种群，锦标赛原则就是采用随机抽取N个个体，进行优先级比较，选择优先级低的个体；选择完后进行交叉变异操作，以获得新种群；

步骤3-3、将新种群和原始种群融合在一起，再进行一次非支配排序，选择优先级高的一批个体作为下一次计算的初始种群，其余部分被淘汰；

步骤4、优选：

根据对某个优化目标的需求度，人为的进行选择或根据模糊集合优选的方式，进行计算机模糊选择。

2.根据权利要求1所述的旋转检测声场合成的多目标优化方法，其特征在于：

步骤3-1中约束违例排序具体是：将无约束违例视为同一级别，并且优先级高于任何有约束违例的个体，有约束违例个体中约束违例度小的优先级高于违例度大的；

步骤3-1中约束违例排序具体是：对于

$\∀i=\mathrm{1,2,3},$

s.t.f_i(x₁)＜f_i(x₂)_，

称x₁为Pareto占优，也记做A支配B，如果存在一个x₁，在可行域内若找不到另一个x₂能够支配x₁,则称x₁为非支配解，而其在适应度中的排序等级最高；

步骤3-1中约束违例排序具体是：拥挤度排序作为适应度排序的一个补充，在同一个支配级别中，个体周围分布较密，拥挤度大的优先级高于个体孤立，拥挤度小的。