基于遗传-模式算法的高效异步电机的优化设计

异步电机具有结构简单,制造、使用和维护方便,以及重量轻,成本低等优点,在各类电力拖动系统中广泛应用。与永磁电机相比,常规异步电机的效率较低,从而更加消耗能源。为提高电机的效率,提出基于遗传-模式搜索算法的异步电机多目标优化设计方案。对定子绕组采用低谐波绕组,再利用田口算法来合理选择电机优化参数,并以效率和功率因素作为优化目标,采用遗传-模式搜索算法对电机进行优化,最终得到优化后的电机参数。     

基于图优化的SLAM后端优化研究与发展

同时定位与地图构建(SLAM)是当前机器人定位导航的研究热点。从优化模型、优化算法及对结果的评估阐述了基于图优化的SLAM后端优化。在建模方面,分析了动态贝叶斯网络建模、因子图建模和马尔可夫图建模;讨论了后端优化的四种方法,即最小二乘优化方法、松弛优化方法、随机梯度下降优化方法和流形优化四种方法。在结果评估方面,阐述了χ2误差和MSE误差对结果的评估方法。最后,结合当前研究热点对SLAM的发展作出了展望。