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論文開題:永磁同步電機優(yōu)化設計系統(tǒng)

發(fā)表時間:2013/8/23 8:56:07


大學本科畢業(yè)論文(設計)開題報告
學院:信息科學與工程學院          專業(yè)班級:2009級電氣工程及其自動化1班 

課題名稱 永磁同步電機優(yōu)化設計系統(tǒng)

1、本課題的的研究目的和意義:
目的:在現(xiàn)有永磁同步電機校核設計程序的基礎上,基于遺傳算法,研究并實現(xiàn)永磁同步電機優(yōu)化設計系統(tǒng),從而達到節(jié)約材料提高效率的目標。
意義:電機優(yōu)化設計是一個多極值,有約束的非線性問題,其目標函數(shù)和約束條件都難以用關系式直接表示出來。長期以來,如何改進電機優(yōu)化模型和優(yōu)化算法是人們普遍關注的問題。遺傳算法是進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制的一種隨機搜索算法,其主要特點是_搜索策略和_中個體之間的信息交換,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雜和非線性問題,可廣泛應用于組合優(yōu)化、機器學習、自適應控制、規(guī)劃設計和人工生命
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程序設計大型同步電機。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Powell,Hestenes 提出了增廣拉格朗日罰函數(shù)法,可變容差法,精確罰函數(shù)法等。
國內電機的優(yōu)化設計開始于七十年代中期,1977 年上海電器科學研究所和復旦大學發(fā)表了電機優(yōu)化設計的文章,此后西安交通大學、上海交通大學、清華大學、合肥工業(yè)大學等相繼開展了電機優(yōu)化設計的工作。
近十年,隨著電工技術的不斷進步,工程數(shù)學和現(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)學理論,神經網絡等,并且在電機全局優(yōu)化領域內的應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化機制,將求解的問題看作一個生存環(huán)境,把問題的解看作生存環(huán)境的個體,通過優(yōu)勝劣汰的競爭機制,最終獲得最優(yōu)個體,即獲得問題的最優(yōu)解。由于遺傳算法對優(yōu)化限制很少,對目標函數(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算的。其搜索過程具有指導性,搜索范圍也遍及整個解空間,因而能有效的找到全局最優(yōu)解。遺傳算法以在神經網絡、機器學習、自適應控制等方面獲得廣泛應用。
文獻:
[1] 翟旭平.基于遺傳算法的異步電機多目標優(yōu)化設計的研究. 東南大學碩士學位論文,2000.4
[2] 王小平,蔣立明.遺傳算法一理論應用和軟件實現(xiàn)[M].西安:西安交通大學出版社.2001
[3] 陳國良 遺傳算法及其應用 人民郵電出版社, 2001.2
[4] 李姐鵝, 胡虔生.遺傳算法電機優(yōu)化設計簡介.微特電機, 2001.4
[5] 石山,勵慶孚,王興安.基于白適應遺傳算法的無刷直流電機的優(yōu)化設計【J]2002,36(12)
[6] 李振波,張琛.遺傳算法在超微電動機參數(shù)優(yōu)化設計中的應用[J].I二海交通大學學報,2003,33(10)
[7] 汪沽,樊叔維.遺傳算法的改進及其在電機優(yōu)化設計中的應用[J].西安交通大學學報,2004,27(2)
[8] 唐穗欣. 標準遺傳算法的原理及算例[ J] . 軟件導刊, 2007, 1:100- 101.
[1] Holland J.H.Adaptation in nature and artificial systems[M].MI University of Michigan Press,1975
[2] WangH. The Vibration Modes of Thick Cylinders and the In fluence o f Lam ination [ D]. PhD Thes is, University of Saskatchewan, Sasktoon, Canada, 1995.
[3] Grefenstette.J J.Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms[M].NJ:Lawrence Erlbaum Associates,1999



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