改进鲸鱼优化算法在前向激光散射颗粒测量技术粒径分布反演中的应用
摘要
颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况，由于反演过程中的寻优参数成倍增加，反演计算量成指数增大，传统反演算法存在寻优效率快速下降，鲁棒性和反演精度迅速恶化等问题。通过改进鲸鱼优化算法在多维函数求解寻优中的特性，针对前向激光散射法中颗粒粒径分布反演问题提出了一种对数形式的自适应概率阈值和非线性变化的收敛因子，提高了鲸鱼优化算法在反演寻优过程中平衡全局搜索以及局部寻优的能力。通过反向学习方法进行初始化以及借助贪婪原则进行个体更新，可以实现对颗粒粒度分布的精确快速反演。仿真结果表明，该算法对在不同程度随机噪声下服从正态分布、Rosin-Rammler分布和Johnson'SB分布的单峰及多峰分布具有很好的鲁棒性与反演精度。将该算法应用于聚苯乙烯标准颗粒群的实验测量，得到了很好的反演结果，验证了该算法在抗噪性能和测量准确性上的有效性。
引用本文（GB/T 7714）
刘会玲 LIU Huiling, 韩星星 HAN Xingxing, 赵蓓 ZHAO Bei, 等. 改进鲸鱼优化算法在前向激光散射颗粒测量技术粒径分布反演中的应用[J]. ACTA PHOTONICA SINICA, 2025.
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