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論文開題:永磁同步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)

發(fā)表時(shí)間:2013/8/23 8:56:07


大學(xué)本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))開題報(bào)告
學(xué)院:信息科學(xué)與工程學(xué)院          專業(yè)班級(jí):2009級(jí)電氣工程及其自動(dòng)化1班 

課題名稱 永磁同步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)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(jī)校核設(shè)計(jì)程序的基礎(chǔ)上,基于遺傳算法,研究并實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng),從而達(dá)到節(jié)約材料提高效率的目標(biāo)。
意義:電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)是一個(gè)多極值,有約束的非線性問(wèn)題,其目標(biāo)函數(shù)和約束條件都難以用關(guān)系式直接表示出來(lái)。長(zhǎng)期以來(lái),如何改進(jìn)電機(jī)優(yōu)化模型和優(yōu)化算法是人們普遍關(guān)注的問(wèn)題。遺傳算法是進(jìn)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(jī)制的一種隨機(jī)搜索算法,其主要特點(diǎn)是_搜索策略和_中個(gè)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(fù)雜和非線性問(wèn)題,可廣泛應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)控制、規(guī)劃設(shè)計(jì)和人工生命
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程序設(shè)計(jì)大型同步電機(jī)。由于 SUMT 罰函數(shù)法還存在一些不足之處,后來(lái)又相距發(fā)展了各種改進(jìn)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(wèn)題;1968年P(guān)owell,Hestenes 提出了增廣拉格朗日罰函數(shù)法,可變?nèi)莶罘,精確罰函數(shù)法等。
國(guó)內(nèi)電機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)開始于七十年代中期,1977 年上海電器科學(xué)研究所和復(fù)旦大學(xué)發(fā)表了電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)的文章,此后西安交通大學(xué)、上海交通大學(xué)、清華大學(xué)、合肥工業(yè)大學(xué)等相繼開展了電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)的工作。
近十年,隨著電工技術(shù)的不斷進(jìn)步,工程數(shù)學(xué)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(xué)理論,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,并且在電機(jī)全局優(yōu)化領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)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(lái)的一種新的全局優(yōu)化算法。其原理是模擬自然界的進(jìn)化機(jī)制,將求解的問(wèn)題看作一個(gè)生存環(huán)境,把問(wèn)題的解看作生存環(huán)境的個(gè)體,通過(guò)優(yōu)勝劣汰的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制,最終獲得最優(yōu)個(gè)體,即獲得問(wèn)題的最優(yōu)解。由于遺傳算法對(duì)優(yōu)化限制很少,對(duì)目標(biāo)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(wèn)題是可以計(jì)算的。其搜索過(guò)程具有指導(dǎo)性,搜索范圍也遍及整個(gè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)控制等方面獲得廣泛應(yīng)用。
文獻(xiàn):
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