基于参数k计算改进Jiles-Atherton模型参数识别研究

Jiles-Atherton模型是研究磁滞回线的重要理论，但在使用过程中存在理论参数难以确定的问题。针对目前公式法需要较精确的初始值以及严格的迭代顺序，而优化算法在计算时计算时间过长且精度较差的问题，根据J-A理论中关于钉扎能的假设以及参数k的定义，改进了k的计算方法，在J-A模型5个参数间建立函数关系，为优化元启发式算法提供了理论依据。用该方法与粒子群算法(PSO)耦合，可直接计算k并进行合理性判别，对不合理的J-A参数值进行拦截从而提高运算精度和效率。对文献报道数据进行拟合计算，结果表明：该耦合粒子群(CPSO)通过对不合理的值拦截，不但大幅度提高计算效率，而且同时忽略了不合理数值计算对适应度值扭曲效应，大幅度提高计算准确度。进而用CPSO算法对硅钢材料的实测磁滞回线进行了拟合，实验结果验证了该计算方法的精确性、有效性。