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激光粒度仪自适应算法研究

作　者: 马云峰
导　师: 葛宝臻
学　校: 天津大学
专　业: 光学工程
关键词: 激光粒度测量相似度自适应算法 Projection算法
分类号: TN241
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

基于衍射原理的激光粒度仪是在颗粒测量领域应用最为广泛的仪器之一。在激光粒度测试中,反演算法各有其适用条件和适用范围,对于不同粒径和粒度分布宽度的粒子群进行反演,求解结果可能出现较大偏差。本文在研究不同粒子群光能分布特点的基础上,使用相似度原理预测了粒子群的粒度分布,并根据预测结果自适应选取步长调整因子,将得到的最优步长调整因子应用于Projection算法求解粒子群粒度分布。本文的主要工作及创新性如下:1、在分析粒子群的粒径、分布宽度及混合粒子群与光能分布关系的基础上,借鉴基于测距相似度原理的粒度分布预测方法,预测粒子群的粒度分布。2、在分析基于Projection算法的几种反演方法优缺点的基础上,提出根据粒子群的预测粒度分布计算步长调整因子的自适应Projection算法,并对该算法的收敛阈值的选取进行了讨论。3、采用自适应Projection算法对标准粒子板和国家标准物质进行测量实验,并与已有的改进下降因子的Projection算法、引入渐变下降因子的Projection算法的实验结果进行了比对。通过对实验结果的分析,验证了自适应Projection算法的有效性。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-14
  1.1 粒度测试的方法及意义  7
  1.2 激光粒度分析仪的发展动态  7-9
  1.3 激光粒度分析仪基本原理  9-10
  1.4 激光粒度测试的数据处理算法  10-12
  1.5 本文研究目的和主要工作  12-14
第二章粒子群光能分布特征分析  14-20
  2.1 粒度分布函数的特征参数与光能分布的关系  14-17
    2.1.1 特征直径与光能分布的关系  14-16
    2.1.2 分布跨度参数与光能分布的关系  16-17
  2.2 混合粒子群的特征参数与光能分布的关系  17-19
  2.3 本章小结  19-20
第三章基于衍射光能分布预测粒度分布的方法研究  20-33
  3.1 预测粒子群粒度分布的意义  20
  3.2 粒度分布预测原理  20-21
  3.3 相似度的测度方法  21-22
    3.3.1 距离测度法  21
    3.3.2 相似性函数法  21-22
  3.4 粒子群粒度分布的预测方法  22-23
  3.5 模拟实验  23-32
  3.6 本章小结  32-33
第四章自适应Projection 数据处理算法研究  33-55
  4.1 改进的Projection 算法  33-34
    4.1.1 引入下降因子的Projection 算法  33-34
    4.1.2 引入渐变细化因子的Projection 算法  34
    4.1.3 引入改进下降因子的Projection 算法  34
  4.2 自适应Projection 算法  34-39
    4.2.1 步长调整因子的选取  34-36
    4.2.2 收敛阈值的选取  36-39
  4.3 计算机模拟实验及结论  39-54
    4.3.1 模拟实验  39-53
    4.3.2 结论  53-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章测量实验  55-65
  5.1 对标准粒子板的实验  55-58
  5.2 对标准粒子的实验  58-64
    5.2.1 对GBW（E）120041 的测量实验  58-60
    5.2.2 对GBW（E）120049 的测量实验  60-62
    5.2.3 GBW（E）120049 与GBW（E）120049 混合粒子的测量实验  62-64
  5.3 本章小结  64-65
第六章工作总结与展望  65-66
  6.1 工作总结  65
  6.2 后续工作展望  65-66
参考文献  66-68
发表论文和科研情况说明  68-69
附录  69-70
致谢  70

激光粒度仪自适应算法研究

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