一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法技术

本发明专利技术公开了一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法。通过CFD对实验室空间各坐标点温度进行仿真，并根据使用需求赋予适当权重，建立温度传感器与其工作范围内温度场的适应度函数，使用阿基米德优化算法求解该函数，获得一组温度传感器最佳布局方案。本发明专利技术算法拥有更快的收敛速度和更高的结果精度，从而实现了在较为稳定的实验室环境中找出最佳传感器布置点，最大化提高了单个传感器的工作区域。的工作区域。的工作区域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法


[0001]本专利技术涉及计量检定领域，特别是一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法。

技术介绍

[0002]在计量检定领域中，检测环境温度的测量与控制尤为重要。温度会导致物体几何形态发生变化，也会影响干涉场、电磁场、声场等测量手段。几乎所有的计量实验室对于温度都有着极高的精度要求，尤其是对于被测件与仪器设备所处区域的温度进行长期的测量与控制，并对计量检定工作时的工况条件进行记录，用于后续对结果的溯源。
[0003]实验室环境会长期处于一种稳定状态，但是内部的温度场分布并不均匀，会受到通风条件、光照条件、空间结构以及实验室内物件摆放的影响。为了获得真实的实验室温度信息，自然是布置尽可能多的温度传感器，但无疑极大增加了测量成本和后续的信息处理难度,同时，实验室偏僻的角落，多个等温场的交界处，在此类位置放置温度传感器并不合理，采集到的温度信息没有典型性，会影响整体实验室温度场的构建。
[0004]目前实验室的建设规模愈发庞大，可供选择的传感器布置位置也越来越多，在小型实验室布局中的枚举法已然不适用。如何使用较少的传感器布局模式获取实验室多而精确的温度场信息十分重要。针对温度传感器空间布局方法的需求，基于DNA遗传、粒子群等优化算法以及神经网络深度学习的优化方案相继被提出，但最优解精度仍有提高空间，同时面对更庞大的运算量，方案效率稍显不足。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本专利技术提出了一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法。通过CFD对实验室空间各坐标点温度进行仿真，并根据使用需求赋予适当权重，建立温度传感器与其工作范围内温度场的适应度函数，使用阿基米德优化算法求解该函数，获得一组温度传感器最佳布局方案。
[0006]一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法，其特征在于包括如下步骤：
[0007]步骤1获取实验室及其中设备的空间位置信息导入Solidworks软件生成三维立体模型，对模型使用计算流体动力学技术，按照实验室各通风口，空调位置以及外界季节的因素进行有限元分析，获得实验室空间温度场信息，并对实验室中各设备坐标值进行记录并赋予一定权重，具体包括：
[0008]1‑
1对实验室三维模型进行网格划分，根据实验室各通风口、空调位置对实验环境温度场分布情况进行有限元分析，获得相关数据点，将数据点设置为空间温度场数据空间T(x
i
)，x表示实验室空间三维坐标点，T(x
i
)为仿真结果中x
i
坐标点处温度值，i＝1,2,
…
，N；
[0009]1‑
2根据实验室内各空间坐标x的实际使用工况设置权重λx,用于后续算法中表征传感器布局对重点位置的感兴趣程度，默认实验室空间各坐标点权重λ均为1，对于实验室
角落及无设备区域，该权重保持不变，对于实验室的出风口、门、窗区域，增大权重；
[0010]1‑
3根据仪器设备对温度控制的精度要求不同，对于各设备区域或是传感器测头坐标点x
s
以及以此坐标点为球心，半径为r
s
的数据点，将权重系数λ
s
提高，使传感器能够捕捉此类区域的温度值。
[0011]步骤2基于传感器质心偏移量构建传感器位置与温度场相关的目标函数，具体过程为：
[0012]x
a
为某次迭代中N个种群个体之一，认为以x
a
为球心，R为半径产生的球体为传感器的工作范围，范围内存在m个携带温度信息的坐标点，
[0013]x
ai
为x
a
工作范围内空间坐标点，该点温度为T
ai
，该点权重为λ
ai
[0014]则适应度函数表达式为：
[0015][0016]步骤3使用阿基米德优化算法从实验室所有参与分析的数据点中获得一组最优温度传感器坐标解集，使得利用最少的传感器获取最完整的实验室温度场真实分布，具体包括：
[0017]初始化种群位置：
[0018]x
i
＝l
i
+rand
×
(u
i
‑
l
i
)；i＝1,2
…
,N
[0019]上式中，x
i
是N个种群个体中的第i个个体位置，种群处于实验室三维空间中l
i
为优化空间的下限，u
i
为优化空间的上限，
[0020]初始化第i个个体的体积v与密度d：
[0021]d
i
＝rand
[0022]v
i
＝rand
[0023]rand为[0,1]均匀随机数；
[0024]初始化个体加速度：
[0025]a
i
＝l
i
+rand
×
(u
i
‑
l
i
)
[0026]在初始种群中根据适应度公式f产生个体最优位置x
best
、个体最优密度d
best
、个体最优体积v
best
与个体最优加速度a
best
[0027]第t+1次迭代后个体的密度体积更新：
[0028][0029][0030]d
best
与v
best
由一次迭代后根据适应度公式产生；
[0031]TF是决定阿基米德算法物体间是否存在碰撞的参数，t为当前迭代次数，t
max
为最大迭代次数，算法初期当TF小于等于0.5，进入全局勘探阶段，大范围搜索
[0032][0033]该阶段中存在碰撞，个体加速度为：
[0034][0035]其中m为与i碰撞的N个物体中的随机个体，为物体i在t+1次迭代后的加速度，为物体i在t+1次迭代后的密度，为物体i在t+1次迭代后的体积，物体m在t+1次迭代后的加速度，为物体m在t+1次迭代后的密度，为物体m在t+1次迭代后的体积；
[0036]当TF大于0.5，取消物体间碰撞，个体加速度更新为：
[0037][0038]a
best
为第一阶段最后产生的个体最优加速度，d
best
为第一阶段最后产生的个体最优密度，v
best
为第一阶段最后产生的个体最优体积；
[0039]归一化处理：
[0040][0041]为物体i在t+1次迭代的加速度归一化后结果；
[0042]迭代位置更新：
[0043][0044][0045][0046]其中公式x
r
为随机个体，F为物体运动方向改变的标志位；
[0047]将每次迭代更新后的x
best...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1获取实验室及其中设备的空间位置信息导入Solidworks软件生成三维立体模型，对模型使用计算流体动力学技术，按照实验室各通风口，空调位置以及外界季节的因素进行有限元分析，获得实验室空间温度场信息，并对实验室中各设备坐标值进行记录并赋予一定权重；步骤2基于传感器质心偏移量构建传感器位置与温度场相关的目标函数；步骤3使用阿基米德优化算法从实验室所有参与分析的数据点中获得一组最优温度传感器坐标解集，使得利用最少的传感器获取最完整的实验室温度场真实分布。2.根据权利要求1所述的一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法，其特征在于所述步骤1中对模型使用计算流体动力学技术，按照实验室各通风口，空调位置以及外界季节的因素进行有限元分析，获得实验室空间温度场信息，具体包括：2
‑
1对实验室三维模型进行网格划分，根据实验室各通风口、空调位置对实验环境温度场分布情况进行有限元分析，获得相关数据点，将数据点设置为空间温度场数据空间T(x
i
)，x表示实验室空间三维坐标点，T(x
i
)为仿真结果中x
i
坐标点处温度值，i＝1,2,
…
，N；2
‑
2根据实验室内各空间坐标x的实际使用工况设置权重λx,用于后续算法中表征传感器布局对重点位置的感兴趣程度，默认实验室空间各坐标点权重λ均为1，对于实验室角落及无设备区域，该权重保持不变，对于实验室的出风口、门、窗区域，增大权重；2
‑
3根据仪器设备对温度控制的精度要求不同，对于各设备区域或是传感器测头坐标点x
s
以及以此坐标点为球心，半径为r
s
的数据点，将权重系数λ
s
提高，使传感器能够捕捉此类区域的温度值。3.根据权利要求1所述的一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法，其特征在于所述步骤2中所述的基于传感器质心偏移量构建传感器位置与温度场相关的目标函数，具体包括：3
‑
1x
a
为某次迭代中N个种群个体之一，认为以x
a
为球心，R为半径产生的球体为传感器的工作范围，范围内存在m个携带温度信息的坐标点，x
ai
为x
a
工作范围内空间坐标点，该点温度为T
ai
，该点权重为λ
ai
则适应度函数表达式为:4.根据权利要求1所述的一种基于阿基米德优化算法的实验室温度传感器布局方法，其特征在于所述步骤3使用阿基米德优化算法从实验室所有参与分析的数据点中获得一组最优温度传感器坐标解集，使得利用最少的传感器获取最完整的实验室温度场真实分布，具体包括:初始化种群位置:x
i
＝l
i
+rand
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘桢，王伟，蓝娟，余厚云，沈芳沅，
申请(专利权)人：中航西安飞机工业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：