基于改进遗传算法的继电器优化设计

为解决二进制编码遗传算法(GAs)处理连续优化问题时需解码、编码操作,算法计算精度不高等问题,提出了一种基于实数编码的改进遗传算法(IFGA),采用非均匀交叉和非均匀变异算子进化产生下一代种群。针对继电器产品体积最小优化设计受机、电、磁、热、几何尺寸等制约条件下的非线性约束优化问题,其目标函数和约束函数均呈高度非线性,应用改进的遗传算法结合自适应约束处理技术求解该优化问题。通过数值试验与传统设计、已有文献设计的对比,该算法满足所有约束条件,且目标函数值下降51.6%,验证了该算法的有效性。     

基于遗传算法的电磁电器优化设计

介绍了多目标遗传算法的特点和应用方法,将其运用于电磁电器动态规划优化设计中,并以交流接触器设计为例,编制了相应的多目标遗传算法应用程序。优化结果表明,该法十分有效,遗传算法完全可以应用到电磁电器设计领域中。     

采用改进遗传算法的新型阀用电磁机构的优化设计

遗传算法用于元件的设计和选型是目前研究的热门课题。采用改进的遗传算法对文献[1]中提出的新型节能电磁换向阀的电磁机构进行了优化设计 ,给出了优化设计数学模型及优化结果 ,并对采用一般遗传算法和改进遗传算法进行优化设计获得的结果进行了比较 ,比较结果表明 ,采用改进后的遗传算法对于新型阀用电磁机构的优化设计具有寻优精度高 ,寻优速度相对较快的优点。     

电磁继电器吸力的分析改善

电磁继电器的吸力特性和反力特性的配合是确定电磁继电器机械和电气参数值范围及其稳定性的重要依据.本文对某型号直流电磁继电器吸反力配合情况展开分析,通过理论分析铁心极面尺寸对吸力的影响,并使用软件进行仿真验证.最终优化设计产品的铁心极面尺寸,改善产品吸反力匹配,并实验验证了实际的改善效果.     

微机械电磁继电器三维磁场分析及其电磁系统优化设计

基于微机电系统(MEMS)技术研制的微型继电器具有体积小、功耗低、开关迅速、稳定性高等优势，将有效弥补传统电磁继电器和固态继电器之间的不足。其三维磁场分析是电磁系统优化设计的基础。文中应用毕奥-萨伐尔定律和积分方程法，分析了微机械电磁继电器磁场分布特性，计算结果与有限元法结果进行比较，表明所用方法对于微机械电磁继电器三维恒定磁场的分析是可行的。基于已有模型的结构特点设计了电磁系统的改进方案，通过分析比较活动电极电磁吸力的分布规律，确定了中心平面线圈结构设计方案将更加合理。结合线圈圈数、激励电流与电磁吸力之间的关系，完成了电磁系统的优化设计。所得结论对于微机械电磁继电器的设计具有一定的理论意义与实用价值。     

电磁继电器CAD专家系统的研究

本文研究了专家系统在电磁继电器设计领域中的应用，阐述了该系统的基本结构和设计思想，并利用采用序列加权因子法求解了以体积为优化目标的数学模型，实验结果表明，应用本专家系统可大大缩短产品的设计周期，所设计的产品满足技术要求。     

基于免疫遗传算法的智能化电磁电器全局优化设计

文章用一种免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,简称IGA）对智能化电磁电器进行结构及控制参数优化设计。该算法在保留基本遗传算法（Simple Genetic Algorthm,简称SGA）随机全局搜索能力的基础上，引进了生物免疫系统中的抗原记忆，抗体促进与抑制，抗体多样性保持等机制，实验结果表明，基于免疫原理的遗传算法可有效改善基本遗传算法未成熟收敛等缺陷，提高全局搜索的效率及能力，在智能化电磁电器全局优化设计中取得了满意的结果。     

电磁继电器CAD专家系统

论述了基于人工智能的智能电器ＣＡＤ技术的重要性和必要性,着重介绍了最近新开发和研制的一个电磁继电器ＣＡＤ专家系统,ＣＡＤ专家系统由进行电磁继电器的最初设计,优化设计,零件结构设计和绘图三部分组成。     

基于混合人工鱼群算法的磁保持继电器优化设计

采用一种混合人工鱼群算法,对磁保持继电器进行优化设计。该算法在优化早期,利用鱼群算法的快速收敛能力,确定阶段最优解;优化后期,在该阶段最优解的基础上,应用遗传算法的全局极值搜索能力,求取全局最优解,从而大大提高求解速度和寻优精度;编制了磁保持继电器的动态优化计算程序,并以某型号磁保持继电器为例进行了优化设计;最后,利用Adams对优化样机进行了验证。仿真结果表明,优化后的磁保持继电器具有更加良好的动态特性和综合经济指标。     

多目标动态优化高级遗传算法及其在智能化电磁电器设计中的应用研究

首次将遗传算法引入电磁电器设计领域,在全面阐述智能交流接触器优化设计问题的基础上,成功地形成了一种多目标动态优化高级遗传算法,并应用此算法对智能交流接触器结构及其控制参数进行优化设计,取得了令人满意的结果,显示了遗传算法在电器设计领域有着广阔的应用前景。     

基于遗传算法的平面叶栅优化设计

本文提出了一个基于遗传算法的平面叶栅优化设计方法。该方法利用奇点分布法设计无厚翼型骨线，然后通过遗传算法使叶栅表面边层界面的流动损失最小化，以此搜索沿骨线最佳的厚度分布规律，厚度分布被参 数化表示。已知叶栅的流场分析由一个基于边界元的程序完成。将该方法应用于ZZ440叶栅的设计，结果显示是有效和可行的。     

群体消亡粒子群优化算法在继电器优化设计中的应用

从分析粒子群算法的早熟现象的原因入手及受生物进化过程中突变和灾难现象的启发,在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种群体消亡粒子群优化算法。将微粒分成大小相同的几个种群,在粒子群算法运行的适当时机,依一定方式使群体中的适当子群体消亡并随机补充新个体,以维持群体的适当规模和多样性。对Schaffer’s f 6函数的仿真结果表明,该算法易于找到全局最优解。将改进的算法应用于电磁继电器的优化设计之中,验证了其有效性。     

基于遗传算法的智能直流接触器优化设计

介绍了遗传算法的基本原理,并将其应用于智能直流接触器结构的优化设计中.该新型智能直流接触器实现了大幅度节材、节能,降低了触动过程铁芯撞击能量,从而大幅度提高其性价比.     

基于改进遗传算法的永磁同步电动机优化设计

由于永磁体在永磁同步电动机成本中占有一定比例,在保证电机性能指标的前提下,对永磁体体积进行优化.同时介绍了改进遗传算法在电机优化设计中的应用,并对采用基本遗传算法和改进遗传算法的优化设计结果进行比较,得出了改进遗传算法寻优收敛速度较快,优化结果精度较高的结论.     

基于遗传算法的PWM斩波变换器优化设计

基于遗传算法对斩波变换器的数学模型中的优化目标及约束因子进行分析,将每半个工频周期开关k次的斩波变换器的输出电压表示为傅里叶级数的形式,以最优开关角度为控制量,输出电压和谐波含量最小为目标,构成多目标优化问题。利用遗传算法求解非线性规划问题的优势,将遗传算法用于斩波变换器控制参数(开关角)的优化设计。优化结果表明,采用改进的遗传算法用于斩波变换器控制参数(开关角)的优化设计,能取得令人满意的结果。     

基于均匀试验设计的航天电磁继电器触点滑移长度优化

航天电磁继电器是一种广泛应用于航空航天、武器装备等领域的电器元件,其触点的滑移可以去除触头表面的氧化膜,分离起弧点与工作点.触点滑移长度的研究有利于提高触点接触可靠性及继电器产品寿命,本文通过对簧片与触点结构建模,得到了触点切向角及接触角变化量计算方程;通过建立接触系统的柔度、装配尺寸链计算方程确定了触点滑移长度.以触点结构参数为变量,采用均匀设计方法得到了触点滑移长度的多元线性回归模型,并确定了最优的结构参数.     

基于多种群遗传算法的电网无功功率优化

利用新型优化理论-遗传算法进行电网无功功率优化,分析了简单遗传算法各个进化参数对无功优化性能的影响,并对简单遗传算法的生殖操作做了改进,引入多个种群同时进行优化搜索,大大降低遗传控制参数的不当设定对优化结果的影响.通过算例表明多种群遗传算法对抑制未成熟收敛的发生有明显的效果,并且经过同IEEE14节点配电网的算例结果比较,证明了该方法在电网无功优化中的有效性.