以无刷双馈风力发电机(BDFG)为研究对象,建立BDFG的优化设计模型,提出相应的优化目标、优化变量和约束条件。针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及陷入局部最优的现象,提出一种全参数振荡粒子群优化(OAPS-PSO)算法。在此基础上,采用...以无刷双馈风力发电机(BDFG)为研究对象,建立BDFG的优化设计模型,提出相应的优化目标、优化变量和约束条件。针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及陷入局部最优的现象,提出一种全参数振荡粒子群优化(OAPS-PSO)算法。在此基础上,采用OAPS-PSO算法对一台5 k W的BDFG样机进行优化设计,分别以有效材料成本最低和平均效率最高为优化目标,得出两套BDFG优化方案。结果表明,通过优化可使样机的有效材料成本下降6.9%或平均效率提高3.3%,说明该文提出的OAPS-PSO算法可有效应用于BDFG的优化设计。展开更多
文摘为了进一步提高ISG混合动力汽车的整车动力性与燃油经济性,在完成动力系统参数匹配之后,利用Advisor软件建立了仿真顶层模型,以验证参数匹配与部件选取的可行性;在此基础上,选取传动系主减速器速比和变速器各档速比为优化变量,动力性能相关要求为约束条件,采用粒子群优化(PSO)算法对传动系参数进行优化.仿真结果表明,优化后的最大爬坡度增加了4.3%,100 km燃油消耗降低了0.8 L,0~100 km/h加速时间减少了1.4 s.
文摘以无刷双馈风力发电机(BDFG)为研究对象,建立BDFG的优化设计模型,提出相应的优化目标、优化变量和约束条件。针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及陷入局部最优的现象,提出一种全参数振荡粒子群优化(OAPS-PSO)算法。在此基础上,采用OAPS-PSO算法对一台5 k W的BDFG样机进行优化设计,分别以有效材料成本最低和平均效率最高为优化目标,得出两套BDFG优化方案。结果表明,通过优化可使样机的有效材料成本下降6.9%或平均效率提高3.3%,说明该文提出的OAPS-PSO算法可有效应用于BDFG的优化设计。
