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文檔簡介
1、異步電機因其結(jié)構(gòu)簡單、質(zhì)量較小、運行可靠和維護方便等特點,在家用電器和工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。對電機各項性能指標(biāo)的優(yōu)化成為多年來研究的一項重要課題。電機的優(yōu)化設(shè)計是指從預(yù)定目標(biāo)出發(fā),在滿足約束的前提下,根據(jù)電機的數(shù)學(xué)模型,并借助最優(yōu)化方法來得出最優(yōu)的電機設(shè)計方案。 本文通過對電機設(shè)計理論和進化算法的研究,提出了用一種全局隨機優(yōu)化方法,差分進化算法,來解決電機的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題。首先,依據(jù)電機的等效環(huán)路模型,結(jié)合電機優(yōu)化的目標(biāo)
2、、約束函數(shù)以及優(yōu)化設(shè)計變量建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。然后針對電機優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型對經(jīng)典的差分進化算法進行若干改進以適用于求解多目標(biāo)優(yōu)化問題:1)引入了外部存檔,對擁擠策略進行改進。通過引入外部存檔機制,一方面保留了在整個進化搜索過程中得到的非劣解,另一方面還可以使得這些最優(yōu)解在選擇、變異操作中指導(dǎo)進化搜索的方向。同時,對已有的擁擠策略進行改進,以更好的保持群體解的多樣性;2)改進的變異算子。在進化的初期選取了有利于加大全局的搜索的策略,當(dāng)種群
3、迭代到一定的程度,則變換為局部搜索的策略,從外部存檔中選取當(dāng)前最優(yōu)解來指導(dǎo)變異的方向,加快收斂速度;3)改進的選擇算子。在選擇過程中,引入了“二次比較”的選擇策略,當(dāng)試驗向量劣于相應(yīng)的目標(biāo)向量時,并不讓其直接淘汰,而是隨機選取一個候選集,再次與試驗向量進行比較,加大試驗向量存活的機會,并加速了當(dāng)前種群的進化。最后,在基于微軟.NET的平臺上編制出了更具交互性的電機校核設(shè)計軟件,并根據(jù)改進的差分進化算法實現(xiàn)了電機的優(yōu)化設(shè)計程序。實驗表明,
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