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利用智能型模拟退火算法进行开关磁阻电机磁极几何形状的优化
被引量：
15
1
作者
白凤仙
邵玉槐
孙建中
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第1期126-131,共6页
通过对模拟退火算法(简称SA算法)进行深入研究发现,SA算法在寻优过程中随机产生的新点仅与当前状态有关,而与已搜索过空间的状态及其目标函数值毫无关系,这就浪费了大量有用的信息,因而SA算法最大的缺点是在搜索寻优过程中存在较大的盲...
通过对模拟退火算法(简称SA算法)进行深入研究发现,SA算法在寻优过程中随机产生的新点仅与当前状态有关,而与已搜索过空间的状态及其目标函数值毫无关系,这就浪费了大量有用的信息,因而SA算法最大的缺点是在搜索寻优过程中存在较大的盲目性。为此,该文将模糊推理技术用于SA寻优过程,可利用已搜索过的空间信息确定全局最优点所在的区间,从而缩小搜索范围使算法迅速收敛于全局最优点;并可自动去除不可行解,避免了电磁场逆问题计算中大量不必要的磁场计算。应用电磁场逆问题的分析方法,对开关磁阻电动机转子磁极几何形状进行了全局优化设计,在电机主要尺寸不变的条件下,显著地提高了样机的静态转矩。
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关键词
开关磁阻电机
磁极几何形状
优化
智能型模拟退火算法
转子
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职称材料
题名
利用智能型模拟退火算法进行开关磁阻电机磁极几何形状的优化
被引量：
15
1
作者
白凤仙
邵玉槐
孙建中
机构
太原理工大学电气动力学院
武汉工业学院电气工程系
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第1期126-131,共6页
文摘
通过对模拟退火算法(简称SA算法)进行深入研究发现,SA算法在寻优过程中随机产生的新点仅与当前状态有关,而与已搜索过空间的状态及其目标函数值毫无关系,这就浪费了大量有用的信息,因而SA算法最大的缺点是在搜索寻优过程中存在较大的盲目性。为此,该文将模糊推理技术用于SA寻优过程,可利用已搜索过的空间信息确定全局最优点所在的区间,从而缩小搜索范围使算法迅速收敛于全局最优点;并可自动去除不可行解,避免了电磁场逆问题计算中大量不必要的磁场计算。应用电磁场逆问题的分析方法,对开关磁阻电动机转子磁极几何形状进行了全局优化设计,在电机主要尺寸不变的条件下,显著地提高了样机的静态转矩。
关键词
开关磁阻电机
磁极几何形状
优化
智能型模拟退火算法
转子
Keywords
inverse electromagnetic field problem
intelli-gent simulated annealing algorithm
SRM (switched reluctance motor)
分类号
TM352 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用智能型模拟退火算法进行开关磁阻电机磁极几何形状的优化
白凤仙
邵玉槐
孙建中
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
15
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