基于多支持向量机和粒子群算法的永磁同步直线电机优化设计

引入多支持向量机算法(MSVM),用以解决永磁同步直线电机(PMSLM)优化设计中的快速建模问题。在3D有限元分析的基础上,采用MSVM拟合直线电机结构参数与运行性能参数之间的非线性关系,对电机性能参数(推力、推理波动率、效率和谐波畸变率等)进行回归预测,该方法建立的模型精度可达到93%以上;引入粒子群算法(PSO)对MSVM电机模型进行寻优,得到一组最优的电机结构参数并建立有限元模型。仿真实验结果表明:采用MVSM建模并优化的电机推力大、推力波动小、峰值电流小、效率高,符合电机的优化设计目标。     

直线磁场调制电机功率因数优化设计

为提高直线磁场调制电机功率因数,通过推导直线磁场调制电机气隙磁通密度、功率因数的解析公式,研究各个结构参数对电机功率因数的影响.确定了永磁体分布、齿靴宽度、调磁块形状和尺寸等参数为主要优化变量.在利用Ansys Maxwell软件对直线磁场调制电机进行参数化有限元仿真的基础上,建立了关于电机平均推力和功率因数的多项式响应面模型.采用Box-Behnken方法对电机进行优化设计,优化后的直线磁场调制电机功率因数从0.497上升到0.720,提高了约44.9％.     

直线振荡电机支持向量机非参数建模

为了寻找反映直线振荡电机参数与性能输入输出传递关系的快速计算模型,利用有限元分析法,建立了直线振荡电机非参数建模的基本数据计算模型,根据基本数据计算模型,引入支持向量机（Support Vector Machines,SVM）非参数回归建模方法,建立了用于直线振荡电机参数与性能之间输入输出传递关系的SVM计算模型,为电机参数优化过程提供了方便快捷的在线计算方法。通过SVM模型和有限元模型输出推力的比较,验证了直线振荡电机支持向量机非参数建模的可行性。     

精密直线电机气浮轴承参数辨识

基于精密直线电机气浮轴承支撑的结构特点,针对气浮轴承动力学参数辨识问题,利用有限元方法建立了该结构系统的有限元模型,运用理论模态分析与实验模态分析相结合的方法,对该结构的气浮轴承的参数进行了辨识验证,得到了精密直线电机气浮轴承的动力学参数.仿真结果与实验结果相符,证明该方法有效,为该系统进行动力学优化分析提供了基础.     

径向基SVM核参数混沌优化及工程应用

采用混沌优化算法,对支持向量机回归建模中的径向基核参数进行优化,找出了具有较强推广能力的径向基核参数.结合直线电机结构参数与性能输出模型的建模实例,证实了所研究方法用于工程建模是有效的.     

基于正交设计和支持向量机的横磁通永磁电机参数优化

漏磁系数是永磁电机的一个重要参数,它标志着磁路设计的合理性和永磁体的利用率.本文将正交设计、支持向量机以及粒子群智能优化算法相结合,提出一种横磁通永磁电机漏磁优化设计方法.首先,在基于标量磁位求解的三维有限元模型基础上,确定对空载漏磁系数敏感度较高的设计参数;其次,通过正交试验建立参数样本空间,并运用固定尺度最小二乘支持向量机实现电机漏磁系数的非线性回归建模,为电机优化所需的大规模迭代运算提供高效的计算模型;最后利用粒子群算法进行以空载漏磁系数最小为目标的寻优操作,并得到最优方案.对一台30kW聚磁式横磁通永磁同步电机进行参数优化,结果表明在满足输出转矩要求的约束条件下降低了漏磁,充分证明了建模和优化设计的正确性和工程实用价值.     

三油楔固定瓦滑动轴承动特性解析模型的建立

以通过数值计算所得轴承不同结构参数下的动特性系数作为原始数据,采用多元非线性回归方法建立滑动轴承动特性系数的非线性回归解析模型.回归过程中,采用拟牛顿法与通用全局优化算法相结合的混合优化算法,以非线性最小二乘估计为准则,通过迭代计算获得模型的回归参数,建立了一种无初始模型的数据建模方法;实现了自动寻找隐含于数据间的数学模型,且无需人为提供参数初估值;以残差值为依据验证了所建模型的有效性.结果表明,所建解析模型保证了计算精度,同时克服了数值计算效率低的问题.     

直线感应电机非线性参数计算

针对直线感应电机在饱和状态下会使三维电磁场有限元模型进入非线性迭代,从而极大增加了计算的时间成本这一问题,提出了三维线性分析和二维非线性分析相结合的计算方法对强三维直线感应电机进行计算.首先,在三维有限元模型中获得线性工况下的电机电磁参数;其次,在二维有限元模型中,获得激磁电感和激磁电流之间的非线性关系,并利用迭代方法获得激磁电感;最后,开展了静态堵驻试验.结果表明:计算值与试验结果较为相符,验证了该方法的准确性,可以极大了减小三维非线性计算的时间成本,适用于大尺寸电机方案频繁调整的优化设计阶段.     

客车车架的结构优化设计

文章以有限元结构分析和优化算法相结合为手段,以某型大客车车架为例,根据对车架的静态强度、刚度和模态特性的分析结果,对车架局部进行了改进设计和中段纵梁的截面尺寸的设计优化,建立了中段纵梁的力学模型、优化参数模型及有限元模型,采用ANSYS参数化设计语言编制了优化设计程序,用ANSYS软件中的零阶优化方法获得最优设计;另外对车架主要结构进行了拓扑优化,优化结果使纵梁结构节省了部分材料.计算结果表明,该优化设计的方法可广泛应用于车架的优化设计工程.     

直线超声电机非线性模型辨识

针对直线超声电机具有很强的非线性，理论建模困难，提出采用辨识方法建模. 首先分析了直线超声电机在不同驱动条件下的阶跃响应，提出将直线超声电机速度模型简化为带纯延迟的一阶惯性系统，驱动频率和相位差对电机动态参数的影响转化为所建模型时间常数、系统增益和延时间参数的变化. 然后用最小二乘法辨识出模型参数与驱动频率和相位差之间的函数关系，建立了直线超声电机的调频、调相控制非线性模型，为直线超声电机高精度控制提供了模型依据. 最后，通过比较直线超声电机阶跃响应的实测值与仿真值，验证了所建模型的有效性.     

无轴轮缘推进器电磁驱动结构优化设计

无轴轮缘推进器对中国水下事业有重要作用,其电磁驱动部分采用大内径内转子永磁无刷直流电机结构。对无轴轮缘推进器电磁驱动部分的永磁无刷直流电机结构进行设计,并基于Maxwell进行电机性能优化分析,以提高其性能。选取效率和起动电流等4个参数为优化目标,选取与槽型相关的6个参数为优化变量。采用反向传播(back propagation, BP)神经网络建立优化变量与优化目标的关系式,采用线性加权法确定适应度函数,对电机进行多目标优化分析以提高其性能。最后将求得的最优解代回到Maxwell电机模型,验证求解结果的有效性。结果表明：优化后电机各项性能有所提升,优化结果较好,达到了预期效果。     

圆柱形纳米颗粒离心分离优化问题的研究

研究了圆柱形纳米颗粒离心分离优化问题。先建立了圆柱形纳米颗粒在溶液中离心分离的动力学模型,然后建立了同半径圆柱颗粒按高沿离心半径的理想分布为线性分布的优化模型,以及变半径圆柱颗粒按体积沿离心半径的理想分布为线性分布的优化模型。编程计算求解了两个优化模型的例子,给出了相应的在实际可操作范围内的优化参数。计算结果表明优化分布接近理想分布,这对于实际圆柱形纳米颗粒离心分离有着指导作用。     

基于结构的神经网络在参数优化中的应用

在对传统人工神经网络优化方法的认识基础上，针对复杂非线性系统的优化问题，提出了一种基于结构的神经网络优化方法。它将一个复杂系统转化为若干个较简单的子系统，分别建立各子系统的函数链神经元模型，然后根据原系统的结构特点将它们连接起来构成一个基于结构的神经网络。网络权值与系统的结构参数相对应，具有明确的物理意义，通过调整权值即可实现系统结构参数的优化。对Y2-Hc10型先导式溢流阀的优化研究表明，该方法为大型、严重非线性系统的结构参数优化提供了一条新的途径。     

自适应渐进结构优化法的调节阀结构研究

传统渐进结构优化法的参数删除率和进化率保持固定,降低了优化过程收敛速度和结构稳定性.文中通过构造一种基于罚值选择与结构信息的参数自适应算法,使得参数随优化迭代过程进行而变化.分析典型算例结果,合适选择罚值的参数自适应渐进结构优化方法解决了传统渐进结构优化方法中参数固定且难以选择的问题,提高了优化过程中优化速度与结构稳定性.将此方法应用于调节阀设计,优化后调节阀刚度提高10%,说明参数自适应渐进结构优化方法可高效拓展至三维结构优化,并为阀门类结构设计提供参考.      

对不规范道路线形参数的取值分析

结合现有不规则道路运营现状及旧路改建的趋势化,提出将旧路改建问题数学化。综合运用拟合逼近原理,建立旧路改造路线的数学模型。通过对数学模型的不断优化,得到目标线形函数,结合数值计算软件MATLAB程序,对实例模型进行试算,获得较理想的线形参数。结果表明：路线问题数学化得到的拟合参数较合理可靠,可作为相关设计的参考。     

二维Tsallis熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对二维Tsallis熵阈值分割法中参数q的选取问题,提出一种粒子群优化算法自适应选取参数q的方法.该方法基于一种图像分割质量评价指标—均匀性测度,利用粒子群优化算法对参数q在参数空间进行优化搜索,从而实现了二维Tsallis熵阈值分割法的自动阈值选取.实验表明,所提出的方法可以根据具体的图像有效地选取参数q,获得理想的图像分割结果.     

新安江模型参数全局优化研究

采用单纯多边形进化算法对3个气候与流域条件各不相同的流域的新安江模型计算参数优化问题进行了研究．结果表明：对于没有误差的水文资料,采用单纯多边形进化算法,可以优化出新安江模型的全部参数并使参数收敛到真值;对于实测的水文资料,由于模型参数之间的共线性,固定参数B与EX,可同时率定模型其他参数,随着实测资料系列的增加,率定参数值将趋于稳定．     

带筋车门密封系统的神经网络优化方法

车门密封系统截面设计是确保防水防尘、减振隔音的重要因素.针对典型带筋结构的车门头道密封非规则截面,将形成密封压缩负荷的海绵泡管区细分为5个子区域.以带筋区域厚度和角度为优化变量,基于企业工程实际,建立以设计压缩负荷为指标的优化目标函数.通过神经网络确立截面结构参数与压缩负荷的非线性映射,实现车门密封系统参数的并行优化.工程应用表明,该设计开发周期可缩短15%.