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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘大龙[1]
出 处:《计算机仿真》2014年第8期407-411,共5页Computer Simulation
摘 要:无槽永磁无刷直流电机的设计需要考虑损耗、体积、成本等众多的因素。这些因素组合在一起形成最优,是一个包含多变量和多约束的多目标优化问题。传统的优化设计过程一味地追求电机尺寸和能耗最优,忽略了电机的速度要求,一旦考虑速度最优,寻优函数会由于速度和体积、能耗等约束目标之间缺少固定联系,造成模型不收敛,以至当前的设计模型存在较大缺陷。提出多目标粒子群算法对表贴式无槽永磁无刷直流电机进行优化设计模型的优化。首先建立了电机的特性与几何尺寸之间的关系表达式。选取损耗、体积、成本之和最小为目标函数,加入了电压、转矩、速度和其它限制条件作为优化问题的约束条件。利用粒子群对差异多目标优化寻优的处理能力,完成差异目标下的模型优化。仿真以一款电机为例进行了优化设计,说明分析模型和优化方法的过程。优化结果表明,改进的优化方法使电机的效率增加到96%,同时成本减少20%。A multi - objective particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for optimization design of table posted type slotless brushless permanent magnet DC motors. First, the characteristics of the motor and the rela- tionship between the geometry expressions are established. The objective function is chosen to minimize the sum of loss, volume and cost, joined voltage, torque, speed and other restrictions as conditions of constrained optimization problem. Based on the multi - objective optimization processing ability of the particle swarm, the different objective optimization is completed. Experiment results show that this optimization method makes the motor efficiency increase to 96%, and the cost reduce by 20%.
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