电机优化设计中的混合规划总极值问题与水轮发电机优化设计

本文在讨论了电机优化设计有关的中外文献后提出:在电机优化设计方面,具有普遍意义和更为合理的处理方法应归结为混合规划总极值问题。然而,有关这方面的研究甚少,而且到目前为止,还缺乏行之有效的求总极值方法。     

一种迅速而有效的优化方法——改进正交试验法在感应电机设计中的应用

本文针对三相感应电机优化设计问题,提出了一种迅速而有效的电机优化方法——改进正交试验法。电机优化设计属于求解约束非线性混合离散规划问题,改进正交试验法则是求解此类问题的较好方法。三个多极值混合离散数学问题的求解以及感应电机单台和系列优化设计的结果表明,该方法是一种既实用又相当有效的电机优化方法,可迅速求得全局最优点或近似全局最优点。     

基于正多面体法的单相异步电机优化设计

单相异步电机是一种应用极为广泛的电机。电机优化设计是一种复杂的、有约束、非线性、混合离散多变量规划问题。本文选用正多面体优化算法对单相异步电机进行了优化设计。在数学模型的基础上,对正多面体优化算法进行了深入的分析和讨论,并对选定的电机进行优化,对获得的优化结果进行了比较和分析。结果表明,这种算法的性能较为理想,具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的大中型异步电机优化设计

本文在遗传算法基本原理的基础上,结合异步电机优化设计的特点,建立了电机优化设计算法模型,并对传统遗传算法进行了改进。通过对大中型异步电机进行优化实例研究。表明遗传算法在电机优化设计领域是一种行之有效的全局优化方法。     

一种新型全局优化算法在直线电机优化设计中的应用

把一种新型全局优化算法一区域消去法引进到电机的优化设计中,并针对电机优化问题的具体特点,提出将混合罚函数法和修正的鲍威尔法用于其中的局部寻优。应用该算法对直线电机进行优化设计,较大提高了直线电机的力能指标,且具有收敛速度快的特点。     

电机优化设计的状态空间法

电机优化设计通常都表示成一个非线性规划问题，并用某种优化方法求出最优的设计参数。本文在电机优化设计中引入状态空间法，并建立一种状态空间优化设计的数学模型，论述了状态空间法优化设计中的意义。给出了用优化设计的状态空间法对一台４极１２０Ｗ２２０Ｖ单相电容运转电机进行优化设计的计算过程与结果。     

异步电机优化设计算法研究

本文在电机优化设计程序中,对二次多项式拟合逼近极小点的插值方法等做了改进;讨论了外部惩罚函数法;对电机优化设计的一些观点提出独立的见解;给出一次无约束极小化解决电机优化设计约束问题的新算法。     

用于混合动力车的复合结构永磁电机电磁优化设计

为改善混合动力车的行驶平稳性,该文对混合动力车用复合结构永磁电机的电磁结构进行优化设计,以减小由于磁路参数的非线性变化引起的电机转矩脉动。首先,介绍基于复合结构永磁电机的混合动力车的组成及其典型的工作模式。接着,建立三相静止坐标系下复合结构永磁电机的状态方程,研究其转矩特性。然后,基于有限元法优化设计复合结构永磁电机的电磁结构,以降低内外磁场耦合程度,减小转矩脉动。最后,依据所选参数建立电机模型,对比优化前后电机的电磁性能,验证电磁优化设计的合理性,并根据复合结构永磁电机的磁链波形指出该电机需继续研究的方向。     

直线感应电动机的全局优化设计研究

把一种新型全局优化算法———区域消去法 (DomainEliminationAlgorithm)引入到电机的优化设计中 ,并针对电机优化问题的具体特点 ,提出将混合罚函数法和修正的鲍威尔法用于其中的局部寻优。应用该算法对直线电动机进行优化设计 ,把直线电动机的力能指标作为全局优化的目标函数 ,优化效果显著     

现代电机优化设计纵横谈

电机优化设计是电气工程领域的热点问题之一.本文针对传统电机优化设计存在的主要问题,详细讨论了以遗传、免疫算法为代表的几种最新全局优化方法在电机优化领域的应用情况,阐述了它们不同于传统优化算法的特点,并提出了今后电机优化设计的发展方向.     

计算电磁学进展及其在现代电机优化设计中的应用

首先总结了近年来计算电磁学取得的重要成果,阐述了现代电机设计中的新型算法及其在电机设计中的应用,以及电机设计优化方向,并对计算电磁学未来的发展对推动电机优化设计的作用作了展望。     

基于设计变量重构的干式空心电抗器优化设计方法

在深入分析干式空心电抗器优化设计模型的基础上，提出一种基于设计变量重构的干式空心电抗器优化设计方法。该算法通过构造一组线性方程，得到了由重构设计变量到原设计变量的映射关系，使优化设计的变量由原来的m + n + 2个减少到4个，并将有等式约束优化问题转换成降维的无等式约束优化问题。在实际的优化设计中，先利用遍历算法对重构的设计变量进行寻优，然后应用由重构设计变量到原设计变量的映射关系就即可求得原设计变量的最优值。此外，在保持重构的设计变量不变的前提下，针对一次设计结果存在的缺陷，提出通过微调设计参数使电抗器的整体性能达到最优的方法。优化设计实践表明，基于设计变量重构的优化设计方法具有计算速度快、效率高、需要的人工干预少等优点。     

计算机辅助电机优化设计系统

许多最优化直接搜索法如模式搜索法、鲍威尔的共轭方向法、单纯形法、复合形法和随机搜索法等都曾用作电机的最优化设计。与其它方法相比，随机搜索法不必用罚函数或围墙函数，不会过早地陷入局部最优解，可以说是最简单有铲和最适合于电机优化设计的方法。本文详尽地讲述了随机搜索法的基本概念及其算法，应用这个算法，完成了一套“电机ＣＡＤ优化设计系统”；本文介绍了这个软件包系统，并给出了在几种电机设计中应用结果。结果表     

Optimum Design of Induction Motors for Electric Vehicles

This paper presents the design procedure of a three-phase squirrel-cage induction motor for electric vehicles. The procedure takes into account the requirements imposed by its use in vehicle traction. Also, the design considers the influence of the inverter by current and voltage harmonics. Because most of the requirements are antagonistic, the design procedure uses an objective function to select the optimal design. The objective function is a weighted summation of the motor losses and the motor volume. The objective function is then augmented with the design constraints. The modified Hooke-Jeeves search technique is adapted to solve this constrained nonlinear optimization problem. The influence of the "copper weight/iron weight" ratio on the motor design is studied and the optimum ratio is chosen in order to improve the performance of the motor.     

电机绝缘结构设计中材料的合理选用

电机绝缘结构设计是电机设计中的一个独立组成部分，其中首要的问题是绝缘材料的选用。它与绝缘结构设计中的其他内容密切相关。重点对绝缘结构设计选材应特别注意的问题以及选材与结构功能性评定密切结合等问题进行探讨。     

Hybrid evolutionary algorithms in a SVR-based electric load forecasting model

Accurately electric load forecasting has become the most important issue in energy management; however, electric load often presents nonlinear data patterns. Therefore, looking for a novel forecasting approach with strong general nonlinear mapping capabilities is essential. Support vector regression (SVR) reveals superior nonlinear modeling capabilities by applying the structural risk minimization principle to minimize an upper bound of the generalization errors, it is quite different with ANNs model that minimizing the training errors. The purpose of this paper is to present a SVR model with a hybrid evolutionary algorithm (chaotic genetic algorithm, CGA) to forecast the electric loads, CGA is applied to the parameter determine of SVR model. With the increase of the complexity and the larger problem scale of electric loads, genetic algorithms (GAs) are often faced with the problems of premature convergence, slowly reaching the global optimal solution or trapping into a local optimum. The proposed CGA based on the chaos optimization algorithm and GAs, which employs internal randomness of chaos iterations, is used to overcome premature local optimum in determining three parameters of a SVR model. The empirical results indicate that the SVR model with CGA (SVRCGA) results in better forecasting performance than the other methods, namely SVMG (SVM model with GAs), regression model, and ANN model.     

Optimum economic and emission dispatch using exchange market algorithm

In modern electric grid system, a decision maker (DM) has to operate the system with multiple aims in mind. Traditional electric system was not so complex and emphasis used to be given only in optimizing the cost of energy dispatch. However, recent regulations restrict the environmental emissions caused by the energy sources. Hence, optimum energy generation and dispatch is a very critical issue in modern grid system. When, viewed as an optimization problem complying with both economy and environmental restriction, it is a very challenging one. Researchers in the past have solved such problems as multi-objective Economic Load Dispatch (ELD) problem. This paper attempts to solve the same problem as an Optimum Active Power Dispatch (OAPD) problem using a very recently developed optimizer called ‘Exchange Market Algorithm’ (EMA). The problem is modelled as both single and multi-objective problem. The EMA algorithm proceeds for the global optima through two of its main phases; i.e. balance market phase and oscillated market phase, each having both exploitation and exploration. The superior search capability of EMA is successfully exploited in this paper to attain various objectives. Programs are developed in MATLAB and tested on standard IEEE 30 bus comprising of six thermal units. The results obtained using EMA are compared with other methods reported in consulted literature. Simulation results demonstrate the authority of EMA in terms of its computational efficiency and robustness.     

弧焊变压器的优化设计

对动铁分磁式弧焊变压器进行了优化设计。寿命经济变压器的数学模型同时考虑了变压器的成本和效率,在整个寿命周期内消耗的社会财富最少。采用了混合罚函数法、混合离散变量法和改进正交优化法进行优化计算,结果表明,寿命经济变压器的功率因数十分重要;设计工作中应遵循一些原则。讨论了三种优化方法的优缺点。最后展望了弧焊变压器优化设计的前景。     

改进模拟退火算法在三相异步电动机优化设计中的应用

为了更好地将模拟退火算法应用于三相异步电动机优化设计中,本文分析了模拟退火算法的优点和局限性,针对其搜索过程慢的缺点,提出了改进模拟退火算法的思路和具体实现方法,并通过两个经典数学函数检验了新算法的性能.在此基础上,将改进模拟退火算法应用于三相异步电动机优化设计中,分别以有效材料成本最小和效率最高为目标进行了优化设计.结果表明,在不改变电动机的结构设计和制造工艺的情况下,基于改进模拟退火算法的优化设计能显著减小材料成本和提高电动机效率,具有工程实用价值.