稀土材料微波吸收特性的研究

对稀土材料微波吸收剂的制备方法和吸波特性进行了研究,并对用行星球磨机研磨含有过量α-Fe的Nd2Fe14B而制得的纳米材料,以废旧Nd2Fe14B为主再渗杂锂、钛、锌后得到的吸波材料及锂锌铁氧体微粉的吸波特征进行了对比。实验结果表明：由含有过量α-Fe的Nd2Fe14B经球磨后制得的纳米材料具有显著的吸波性能,在匹配厚度其吸收峰值最高达到37dB以上,它是一种有发展前景的微波吸收剂。     

波导法测量铁氧体微波吸收材料的电磁参数

本文较详细的介绍了用波导传输线法,直接测量出铁氧体微波吸收材料置入波导中的反射系数,进而同时确定材料的复介电系数和复磁导率的测量原理.给出了在三公分频段的测试系统和对几种铁氧体微波吸收材料的测试结果.从测试结果看出,实际和理论是基本一致的.采用这种方法,无论是对深入研究各类铁氧体吸收材料,还是促进隐身技术的发展都是有益的.     

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。     

基于遗传算法的电磁继电器优化设计

简述了遗传算法的特点,详细分析了遗传算法应用于电器产品优化设计的若干问题,并给出了某型电磁继电器优化设计的实例.     

基于遗传算法的铁心电抗器优化设计

介绍了铁心电抗器优化设计算法及其特点,重点阐述了遗传算法原理及在铁心电抗器优化设计方面的应用.结合铁心电抗器的设计特点,提出了遗传算法的实施方案和改进措施.根据典型铁心电抗器优化设计算例,分析了优化前后铁心电抗器经济指标和经济性能,结果表明该算法优化效果明显,适用于铁心电抗器的优化设计.     

锂铁氧体纳米晶材料的制备与微波吸收性能的研究

采用聚乙二醇凝胶法制备了LiFe5O8纳米晶材料,并利用XRD、DTA、TGA、IR等手段对材料的制备过程及产物进行了表征。实验结果表明,采用聚乙二醇凝胶法制备LiFe5O8纳米晶材料,不仅可以得到平均粒径在10～20nm,单相、立方晶系的锂铁氧体纳米材料,而且反应条件温和,烧结温度低,时间短,合成方法简便易行。此外,研究了锂铁氧体纳米晶材料的微波吸收性能。     

基于交互式多目标遗传算法的无源滤波器优化设计

分析了传统无源滤波器优化设计方法的优缺点 ,提出了一种基于交互式多目标遗传算法的无源滤波器优化设计方法。该方法用遗传算法对无源滤波器的参数进行优化 ,通过非精确偏好信息引导遗传搜索 ,使得种群朝着多个目标的最佳综合性能方向进化。引入分享法来增加种群的多样性 ,最终获得与决策者意愿相吻合的解集。较好地实现了无源滤波器成本、电压电流谐波和无功功率补偿的多目标优化设计。实验结果表明此无源滤波器的成本可以降低约 3 5 % ,滤波效果却有明显的提高 ,具有良好的理论和工程应用价值     

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。     

遗传算法在涂层吸波材料设计中的应用

基于遗传算法，对涂层吸波材料进行了优化设计。遗传算法具有很强的鲁棒性和广泛的适用性。计算实例表明，该方法是可靠的、有效的。     

基于遗传算法的静电微电机优化设计

针对顶面驱动可变电容式静电微电机的参数优化设计问题,建立了一般解析物理描述模型,并给出了优化问题的数学模型。在考虑电机结构尺寸和电机控制方法优化的同时,结合数值积分方法和遗传算法,提出一种简单高效的优化设计方法。实验结果表明,优化后电机的平均力矩提高,而其波动明显减小。     

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。     

吸波材料研究进展

综述了目前国内外吸波材料的研究进展,介绍了吸波材料的种类、性能特点、合成方法,并指出了吸波材料研究中的问题及未来的方向.     

稀土元素对磁性吸波材料微波吸收特性的影响

吸波材料是指能够吸收衰减入射的电磁波,并将其电磁能转换成热能而耗散掉或使电磁波因干涉而消失的一类功能材料,磁性吸波材料是目前研究和应用最多的一类。在磁性吸波材料中掺入微量稀土元素能很好地提高材料的吸波特性。本文综述了稀土磁性吸波材料的研究现状,阐述了稀土磁性吸波材料的吸波机理和制备方法,提出了稀土磁性吸波材料的研究方向。     

磁性不锈钢409L合金吸波材料的电磁与吸波性能

针对现有磁性金属吸收剂耐腐蚀性能不足的问题,以不锈钢409L粉为吸收剂、硅胶为基体制备了不同吸收剂含量的吸波材料,采用HP8722ET矢量网络分析仪对其电磁与吸波性能进行了研究。实验结果表明,在2~18GHz范围内,随着频率的增高,磁性不锈钢409L/硅胶吸波材料的介电常数实部(ε′)基本保持不变;介电常数虚部(ε″)不断增大;而磁导率的实部(μ′)和虚部(μ″)不断减小。随着409L合金吸收剂含量的增大,ε′、ε″和μ″不断增大;μ′在低频时随着体积含量的增加而增大,在高频却相反;3mm厚吸波材料最小反射率先减小后变大,吸收峰由高频向低频移动,半高宽逐渐变窄。409L体积分数为20%时,最小反射率为-17.8dB,其对应的峰值频率为9.4GHz,有效带宽(≤-8dB)达到5.27GHz(7.03~12.3GHz);体积分数为30%时,最小反射率为-24.1dB,其对应的峰值频率为6.3GHz,有效带宽(≤-8dB)达到4.5GHz(4.2~8.7GHz),在X和C波段具有较好的吸波性能。而且通过对材料进行二层设计,能够有效地进行宽频吸收,具有一定的应用前景。     

基于智能算法的高海拔风电机组多参数优化设计

以高海拔地区风电机组为对象,建立了平准化电力成本（LCOE）模型,并采用智能算法对其关键设计参数进行优化。分析了海拔升高对气候环境与风电机组的影响,建立了以转子半径、轮毂高度以及额定功率为设计参数的高海拔风电机组LCOE模型。以LCOE最小化为目标,采用遗传、粒子群、量子遗传3种智能优化算法对3个设计参数进行优化。优化结果表明,一定的海拔高度下存在最佳参数和最优LCOE,3种智能算法皆能得到模型的最优解,而量子遗传算法在收敛时间与收敛精度上均具有较好性能。随着海拔的升高,最优LCOE增大,3个优化参数呈现出不同的变化趋势。本文的相关结论对于高海拔风电机组选型与设计具有一定的参考意义。     

青藏铁路接地网设计中的遗传优化神经网络

为了提高青藏铁路变电站接地网设计准确度,同时解决CDEGS软件价格高,运算、操作复杂的问题,建立了用于青藏铁路接地网设计的遗传优化神经网络。首先分析了影响接地网接地电阻的主要因素,提出了接地网电阻系数的概念,根据CDEGS软件数据建立了求解接地网接地电阻的BP神经网络,为了提高网络的计算精度,根据青藏铁路接地网的实际情况确定了接地网网格数、长宽比和面积的选择范围,采用遗传算法对BP神经网络的训练过程进行优化。通过与实际计算对比表明,该遗传优化神经网络具有较高的准确性和可信度,且简单易行,可代替CDEGS软件,为青藏铁路沿线变电站接地网的设计提供帮助。     

多晶铁纤维吸波材料的微波磁性研究

实验研究了纤维组分、直径和长径对比对多晶铁纤维微波磁导率的影响。结果表明,选择具有高本征磁导率和低电导率的材料制备多晶铁纤维有利于提高多晶铁纤维的微波磁导率;多晶铁纤维的微波磁导率随纤维直径的增大而减小,随长径比的增大而增大。介绍了一种高性能多晶铁纤维的研制及其微波磁性。     

基于遗传算法的整流变压器的优化设计

提出了整流变压器优化设计的数学模型,对模型中约束因子的处理作了分析.利用遗传算法求解非线性规划问题的优势,将遗传算法用于求解整流变压器优化设计问题.采用基于码表的编码机制,有效地缩短了变量编码串的长度,提高了算法的搜索效率;对传统遗传算法的若干问题进行了分析和改进.优化数据表明,采用改进的遗传算法用于整流变压器的优化设计,能取得令人满意的结果.     

基于遗传算法的永磁同步电动机优化设计

在计算低速高转矩永磁同步电动机电磁场的基础上,将电机设计过程中的磁路计算改为磁场计算,使用遗传算法对低速高转矩永磁同步电动机进行了优化设计,降低了磁钢的用量,从而降低了生产成本。     

基于滚动优化算法的电梯群控设计

在现代高层建筑中,通常都安装了多部电梯,为了提高这些电梯的运行效率和服务质量,需要用电梯群控系统来对其进行合理的调度和管理.达到有效运送乘客,减少电力损耗,实现最优派梯方案.通过对传统电梯群控系统中最常用的呼梯分配方法的不足之处分析后,提出了一种新的智能滚动优化的词度算法,达到多台电梯整体协调优化控制的目的,获得了较好的控制效果.