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遗传优化的最小二乘支持向量机在开关磁阻电机建模中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
针对开关磁阻电机的非线性磁链特性,用最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)与自适应遗传算法相结合的方法精确构建开关磁阻电动机的磁链模型。在最小二乘支持向量机通过采样数据训练模型的过程中,用自适应遗传算法评价拟合误差,优化LSSVM模型的超参数,进而优化开关磁阻电机的磁链模型。通过比较该模型的预测数据与实际测量数据,可以得出用自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机构建的开关磁阻电机模型是可行的,有较高的精度和较好的预测能力。 相似文献
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鞭毛和纤毛独特的运动模式(如鞭毛的平面/螺旋波形式推进和纤毛的二维/三维不对称搏动)在众多生物的生命活动中起到至关重要的作用,这也启发了诸多仿生设计,尤其对于微型机器人系统。然而,与自然界中微生物能够从统一化的9+2轴丝生物结构中进化出多种运动模式不同的是,当前的仿生学仍然没有有效的工程策略去实现这样的智慧。在此,我们通过研究鞭毛和纤毛的内部结构及其内在驱动机制,推导出了一个统一的物理模型来描述微管弯曲及其所构建的宏观鞭毛/纤毛运动。基于该模型,我们进而提出了基于三通道的管状驱动概念,并相应地通过杆嵌入铸造工艺制造了一个三通道的管状驱动器。通过编程不同通道的驱动模式,这一管状驱动器不仅可以再现自然界中多样的二维及三维鞭毛/纤毛运动,还可以延展出更多的非对称纤毛搏动模式以实现低雷诺数下的有效推进。该研究加深了我们对微生物推进机制的理解,为仿生系统的设计提供了新灵感,并有望在广泛的工程领域中寻找到重要的应用场景。 相似文献
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