蚁群算法在FBG压力分析中的应用：高精度反射谱重构

"蚁群算法在光纤布拉格光栅横向均匀受压反射谱分析中的应用" 本文主要探讨了在光纤布拉格光栅（FBG）的横向均匀受压反射谱分析中，如何利用蚁群算法（Ant Colony Algorithm）来解决测量难题。光纤布拉格光栅是一种重要的光纤传感器，其反射谱型受到多种不易直接测量的参数影响，使得通过FBG测量横向作用力变得复杂。为了解决这一问题，研究者提出了将蚁群算法应用于FBG的反射谱分析。 蚁群算法源于生物界蚂蚁寻找食物的行为，是一种优化算法，具有良好的全局寻优能力和鲁棒性。在该研究中，研究人员首先基于FBG的横向均匀受压传感理论，构建了一个目标函数，用于描述光栅在受力时的反射谱变化。接着，他们设计并搭建了光纤光栅横向应力实验系统，进行实际的受力实验，收集数据。 在算法实现阶段，研究者对影响蚁群算法性能的参数进行了仿真研究，通过比较不同参数组合下的结果，选择了最优参数设置。然后，将蚁群算法应用到FBG在横向载荷下的反射谱重构过程中。实验结果显示，蚁群算法在分析FBG横向均匀受压反射谱时表现出高精度、稳定性强以及快速收敛等优点。更重要的是，它能够解析出那些传统方法难以量测的关键影响因素。 关键词涵盖了光纤光学、光纤布拉格光栅、横向均匀压力、蚁群算法、反射谱型和重构等关键概念。这项工作对于提升FBG传感器在力学测量领域的应用具有重要意义，尤其是在难以直接测量的环境条件下，提供了更准确和可靠的解决方案。 通过蚁群算法的运用，科研人员不仅改进了对FBG传感器的分析能力，也为其他类似问题的解决提供了新的思路。这种结合生物学启发的算法与现代光学技术的融合，展示了交叉学科研究的巨大潜力，有助于推动光纤传感技术的进一步发展。