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基于一维稀疏阵列的超声相控阵列优化设计研究

中文摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·引言第9页
   ·课题研究背景及意义第9-11页
   ·国内外研究发展及现状第11-12页
     ·国外研究发展及现状第11页
     ·国内研究发展及现状第11-12页
   ·粒子群算法的发展及现状第12-15页
     ·粒子群算法的起源和发展第12-13页
     ·粒子群算法的理论研究现状第13-14页
     ·粒子群算法的应用研究现状第14-15页
     ·粒子群算法的发展趋势与展望第15页
   ·本文的研究内容第15-17页
第二章 粒子群算法原理及阵列天线方向图基础第17-28页
   ·引言第17页
   ·粒子群算法的原理基础第17-19页
     ·粒子群算法的数学表述第17-18页
     ·粒子群算法的求解步骤第18-19页
     ·粒子群算法的参数设置第19页
     ·粒子群算法的终止条件第19页
     ·粒子群算法的应用特点第19页
   ·算法性能评价第19-22页
     ·准确性第20页
     ·可靠性第20页
     ·鲁棒性第20-21页
     ·效率第21页
     ·多样性第21页
     ·相干性第21-22页
   ·阵列天线基础第22-25页
     ·一维天线直线阵第22页
     ·一维直线阵的数学表述第22-23页
     ·线型阵列方向图的性能参数第23-25页
   ·相控阵超声成像检测的声学特性第25-27页
     ·空间分辨率问题第25-26页
     ·伪像问题第26-27页
       ·分辨性伪像第26页
       ·旁瓣效应伪像第26-27页
       ·栅瓣效应伪像第27页
   ·小结第27-28页
第三章 粒子群算法的一维稀疏阵列的阵列优化第28-43页
   ·引言第28页
   ·二进制粒子群算法(BPSO)的算法设计第28-31页
     ·适应度函数的选取第28-29页
     ·算法的编码与实现第29页
     ·改进的粒子群算法第29-31页
       ·动态惯性权重第29-30页
       ·速度钳制第30页
       ·速度反馈第30-31页
     ·算法流程第31页
   ·与其他优化方法的对比第31-34页
   ·仿真实例第34-42页
     ·基于BPSO算法的一维稀疏阵列优化第34-37页
     ·不同稀疏率下的一维稀疏阵列优化第37-42页
   ·小结第42-43页
第四章 粒子群算法结合最小冗余度阵列(MRLA)的一维稀疏阵列优化第43-52页
   ·引言第43页
   ·最小冗余度阵列简介第43-46页
     ·阵列冗余度的定义第43-45页
     ·最小冗余度阵列第45-46页
   ·计算机求解最小冗余度阵列的方法第46-47页
   ·粒子群算法结合MRLA的一维稀疏阵列计算机仿真第47-51页
   ·小结第51-52页
第五章 相控稀疏阵列检测系统与成像检测实验研究第52-72页
   ·引言第52-53页
   ·超声相控阵稀疏阵列检测系统第53-58页
     ·系统原理设计第53-54页
     ·超声相控阵稀疏阵列控制平台第54-58页
   ·相控阵一维稀疏阵列的成像检测实验第58-67页
     ·实验方案设计第58-59页
     ·实验硬件环境第59-60页
     ·实验软件环境第60-61页
     ·实验平台建立与实验具体步骤第61-62页
     ·缺陷试样第62-64页
     ·实验结果分析第64-67页
   ·典型稀疏阵列数据库的建立第67-71页
     ·数据库结构模型设计第67-68页
     ·数据库的设计第68-71页
   ·小结第71-72页
第六章 结论与展望第72-74页
   ·主要结论第72-73页
   ·存在不足及展望第73-74页
参考文献第74-77页
附录A第77-93页
 A.1 改进二进制粒子群算法 (BPSO) 源代码第77-80页
 A.2 超声相控阵稀疏阵列控制平台主要源代码第80-93页
  A.2.1 主平台控制模块第80-86页
  A.2.2 优化设计模块第86-89页
  A.2.3 性能评估模块第89-93页
致谢第93-94页
个人简历第94-95页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第95页

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