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基于参数k计算改进Jiles-Atherton模型参数识别研究
被引量：
2
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作者
于越
陈志刚
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2023年第3期98-103,共6页
Jiles-Atherton模型是研究磁滞回线的重要理论,但在使用过程中存在理论参数难以确定的问题。针对目前公式法需要较精确的初始值以及严格的迭代顺序,而优化算法在计算时计算时间过长且精度较差的问题,根据J-A理论中关于钉扎能的假设以及...
Jiles-Atherton模型是研究磁滞回线的重要理论,但在使用过程中存在理论参数难以确定的问题。针对目前公式法需要较精确的初始值以及严格的迭代顺序,而优化算法在计算时计算时间过长且精度较差的问题,根据J-A理论中关于钉扎能的假设以及参数k的定义,改进了k的计算方法,在J-A模型5个参数间建立函数关系,为优化元启发式算法提供了理论依据。用该方法与粒子群算法(PSO)耦合,可直接计算k并进行合理性判别,对不合理的J-A参数值进行拦截从而提高运算精度和效率。对文献报道数据进行拟合计算,结果表明:该耦合粒子群(CPSO)通过对不合理的值拦截,不但大幅度提高计算效率,而且同时忽略了不合理数值计算对适应度值扭曲效应,大幅度提高计算准确度。进而用CPSO算法对硅钢材料的实测磁滞回线进行了拟合,实验结果验证了该计算方法的精确性、有效性。
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关键词
磁滞回线
Jiles-Atherton模型
粒子群算法
j-a参数识别
触觉传感器
铁磁材料
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职称材料
题名
基于参数k计算改进Jiles-Atherton模型参数识别研究
被引量：
2
1
作者
于越
陈志刚
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京市建筑安全监测工程技术研究中心
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2023年第3期98-103,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51875032)。
文摘
Jiles-Atherton模型是研究磁滞回线的重要理论,但在使用过程中存在理论参数难以确定的问题。针对目前公式法需要较精确的初始值以及严格的迭代顺序,而优化算法在计算时计算时间过长且精度较差的问题,根据J-A理论中关于钉扎能的假设以及参数k的定义,改进了k的计算方法,在J-A模型5个参数间建立函数关系,为优化元启发式算法提供了理论依据。用该方法与粒子群算法(PSO)耦合,可直接计算k并进行合理性判别,对不合理的J-A参数值进行拦截从而提高运算精度和效率。对文献报道数据进行拟合计算,结果表明:该耦合粒子群(CPSO)通过对不合理的值拦截,不但大幅度提高计算效率,而且同时忽略了不合理数值计算对适应度值扭曲效应,大幅度提高计算准确度。进而用CPSO算法对硅钢材料的实测磁滞回线进行了拟合,实验结果验证了该计算方法的精确性、有效性。
关键词
磁滞回线
Jiles-Atherton模型
粒子群算法
j-a参数识别
触觉传感器
铁磁材料
Keywords
hysteresis loop
Jiles-Atherton model
particle swarm optimization
parameter identification of
j-a
model
tactile sensor
ferromagnetic materials
分类号
TM212 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于参数k计算改进Jiles-Atherton模型参数识别研究
于越
陈志刚
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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