基于GA-PSO混合算法的钢杆磁特性参数高效识别

本文主要探讨了基于遗传粒子群（GA-PSO）混合算法的钢杆磁特性参数识别方法在轴类零件电磁无损检测中的应用。轴类零件磁滞回线测量是工业界关注的技术，因为它能够通过特征参数的变化来评估零件表面硬度及硬化层深度，这对于材料质量控制和生产过程监控具有重要意义。 首先，作者设计了一种基于闭环磁路的钢杆磁滞回线测量实验装置，这确保了数据采集的精确性和稳定性。磁滞回线的测量是无损检测的关键步骤，因为它是评估材料磁性性能的基础。 接着，作者提出了GA-PSO混合算法，这是一种结合了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）策略的创新方法。这种混合算法的优势在于它能够同时考虑全局优化和局部搜索，提高了磁特性参数识别的效率和精度。通过J-A磁滞模型，该算法能够准确地提取钢杆磁滞回线的全局特征参数（如磁化强度和饱和磁化状态），以及局部特征参数（如矫顽力和剩余磁感应强度）。 实验部分展示了混合算法在三种不同材质钢杆磁滞回线上进行的识别测试。对比结果显示，与传统的单一优化算法（如遗传算法、粒子群算法和模拟退火）相比，混合算法的全局参数识别具有显著优势，最小均方根误差仅为0.0047，这表明其识别精度非常高。同时，混合算法对于局部特征参数的识别也表现出更好的相对误差，小于0.35%，这在实际应用中意味着更准确的表面硬度和硬化层深度测量。 总结来说，基于GA-PSO混合算法的钢杆磁特性参数识别方法具有广阔的应用前景，特别是在销钉、螺栓等轴类构件表面硬化层的无损检测领域。通过提高参数识别的精度和速度，这种方法有望提升制造业的质量控制水平，并降低检测成本。因此，这项研究不仅推动了电磁无损检测技术的发展，也为相关领域的工程实践提供了有力工具。