ERT新型拓扑结构有限元模型优化

为了提高电阻层析成像正问题计算精度,提出一种新型拓扑结构有限元模型:模型内部区域采取非均匀分布形式,模型外部区域模拟敏感场均匀分布时电流线的分布形式与分布密度,并以模型外部区域的起始层数和模型各层半径为变量(最外层除外),利用改进遗传算法优化新型拓扑结构有限元模型。实验结果表明:敏感场均匀分布时,优化后新型拓扑结构有限元模型相比传统按等间隔原理剖分的有限元模型及其改进模型,模型均方根值分别降低了84.175%、23.643%、20.943%,有效提高了正问题计算精度,降低了图像相对误差。

基于模型细化改进牛顿-拉夫逊图像重建算法

为了提高电阻层析成像重建图像分辨率,针对灵敏度分布的不均匀性,提出一种基于模型细化的改进牛顿-拉夫逊图像重建算法。通过采用在每个三角形有限元形心位置增加节点的方法,细化可有效提高正问题计算精度的有限元模型,并在算法重建过程中,遵循"计算正问题时采用细化前有限元模型,修正电阻率分布时采用细化后有限元模型及其对应的灵敏度矩阵"的原则。实验结果表明:新算法不仅提高了灵敏度分布的均匀性,同时改善了Hessian矩阵的病态性,有效提高了图像重建质量。