CAJ | 학술논문

为了克服基于传统数字图像相关(DIC)方法的结果易于陷入局部最优等缺点,将基于群体智能的粒子群优化算法引入到DIC方法中(未考虑亚像素插值),对一幅散斑图平移后的位移进行了计算,验证了该方法的正确性.在搜索域内,当运动或变形后散斑图中若干目标子区与样本子区比较相似时,相关函数可能有多个极值.对这种情况下的点的位移进行了计算,观察了相关搜索时粒子运动的轨迹.研究发现,在迭代初期,该算法具有较强的全局搜索能力；在迭代后期具有较好的局部搜索能力.计算结果表明,该算法可以跳出局部最优；研究了样本子区尺寸、粒子数、粒子飞行的最大速度和最大迭代次数对计算时间的影响.
위료극복기우전통수자도상상관(DIC)방법적결과역우함입국부최우등결점,장기우군체지능적입자군우화산법인입도DIC방법중(미고필아상소삽치),대일폭산반도평이후적위이진행료계산,험증료해방법적정학성.재수색역내,당운동혹변형후산반도중약간목표자구여양본자구비교상사시,상관함수가능유다개겁치.대저충정황하적점적위이진행료계산,관찰료상관수색시입자운동적궤적.연구발현,재질대초기,해산법구유교강적전국수색능력；재질대후기구유교호적국부수색능력.계산결과표명,해산법가이도출국부최우；연구료양본자구척촌、입자수、입자비행적최대속도화최대질대차수대계산시간적영향.