論文開題：永磁同步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)

大學(xué)本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))開題報(bào)告
學(xué)院：信息科學(xué)與工程學(xué)院　　　　　　　　　　專業(yè)班級(jí)：2009級(jí)電氣工程及其自動(dòng)化1班　

課題名稱 永磁同步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)

1、本課題的的研究目的和意義：
目的：在現(xiàn)有永磁同步電機(jī)校核設(shè)計(jì)程序的基礎(chǔ)上，基于遺傳算法，研究并實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，從而達(dá)到節(jié)約材料提高效率的目標(biāo)。
意義：電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)是一個(gè)多極值，有約束的非線性問題，其目標(biāo)函數(shù)和約束條件都難以用關(guān)系式直接表示出來。長期以來，如何改進(jìn)電機(jī)優(yōu)化模型和優(yōu)化算法是人們普遍關(guān)注的問題。遺傳算法是進(jìn)化算法中的一種典型算法，該方法是借鑒了生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的一種隨機(jī)搜索算法，其主要特點(diǎn)是_搜索策略和_中個(gè)體之間的信息交換，搜索不依賴于梯度信息。它尤其適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜和非線性問題，可廣泛應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)控制、規(guī)劃設(shè)計(jì)和人工生命
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程序設(shè)計(jì)大型同步電機(jī)。由于 SUMT 罰函數(shù)法還存在一些不足之處，后來又相距發(fā)展了各種改進(jìn)方法，如 1975 年 Shecla B.V 等提出的 SWIFT 法，使用于小規(guī)模優(yōu)化問題；1968年P(guān)owell，Hestenes 提出了增廣拉格朗日罰函數(shù)法，可變?nèi)莶罘�，精確罰函數(shù)法等。
國內(nèi)電機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)開始于七十年代中期，1977 年上海電器科學(xué)研究所和復(fù)旦大學(xué)發(fā)表了電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)的文章，此后西安交通大學(xué)、上海交通大學(xué)、清華大學(xué)、合肥工業(yè)大學(xué)等相繼開展了電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)的工作。
近十年，隨著電工技術(shù)的不斷進(jìn)步，工程數(shù)學(xué)和現(xiàn)代電氣工程理論也不斷創(chuàng)新，這其中包括模擬退火算法，遺傳算法，模糊數(shù)學(xué)理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并且在電機(jī)全局優(yōu)化領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用研究以取得明顯成效。遺傳算法是近幾年迅速發(fā)展起來的一種新的全局優(yōu)化算法。其原理是模擬自然界的進(jìn)化機(jī)制，將求解的問題看作一個(gè)生存環(huán)境，把問題的解看作生存環(huán)境的個(gè)體，通過優(yōu)勝劣汰的競爭機(jī)制，最終獲得最優(yōu)個(gè)體，即獲得問題的最優(yōu)解。由于遺傳算法對(duì)優(yōu)化限制很少，對(duì)目標(biāo)函數(shù)及約束條件既不要求可微，也不要求連續(xù)，僅要求該問題是可以計(jì)算的。其搜索過程具有指導(dǎo)性，搜索范圍也遍及整個(gè)解空間，因而能有效的找到全局最優(yōu)解。遺傳算法以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)控制等方面獲得廣泛應(yīng)用。
文獻(xiàn)：
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