Magisterarbeit, 2013
128 Seiten, Note: 18/20
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines induktiven Metalldetektors, der auf der Technik des Frequenzsweepings basiert. Ziel ist es, einen Detektor zu entwickeln, der in der Lage ist, verschiedene Metalle zu unterscheiden. Zu diesem Zweck werden sowohl analytische als auch numerische Modellierungsmethoden eingesetzt. Die Optimierung der Detektorstruktur erfolgt durch die Anwendung genetischer Algorithmen, während neuronale Netze zur Lösung des inversen Problems dienen. Der resultierende induktive Detektor besteht aus einer Sende- und zwei Empfängerspulen, die in einer Differentialanordnung angeordnet sind. Der Prototyp des Detektors wurde realisiert und die Ergebnisse der experimentellen Validierung bestätigen die entwickelten Modelle.
Induktiver Metalldetektor, Frequenzsweep, Finite-Elemente-Methode (FEM), Genetische Algorithmen, Neuronale Netze, Inverses Problem, Elektromagnetische Induktion, Modellierung, Simulation, Prototypenbau, Experimentelle Validierung
Diese Technik nutzt verschiedene Frequenzen, um eine bessere Unterscheidung (Diskriminierung) zwischen verschiedenen Metallarten zu ermöglichen.
Neuronale Netze werden eingesetzt, um das „inverse Problem“ zu lösen, also aus den Messsignalen auf die Eigenschaften des detektierten Metalls zu schließen.
Für das optimale Dimensionieren der Detektorspulen wurden genetische Algorithmen verwendet.
Er besteht aus einer Sendespule und zwei Empfängerspulen, die in einer Differentialanordnung montiert sind.
Zu den genannten Methoden gehören Infrarot-Thermographie, Magnetometrie und Bodenradar (GPR).
Das Ziel ist die sichere Detektion und Entfernung von Landminen und anderen explosiven Überresten zum Schutz der Zivilbevölkerung.
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