高温超导直线感应电机的电磁优化设计

主要给出了高温超导直线感应电机的设计和电磁分析方法.根据常规直线感应电机设计公式,结合遗传算法和约束条件得到了当前条件下最优化的电机参数.由于高温超导直线感应电机的特殊性,很难用公式法直接得到准确的电机优化参数,因此用有限元电磁分析软件Ansoft对得到的电机模型进行了性能分析,并根据分析结果修改电机参数,直到电机性能满足设计要求为止.     

直线感应电机的次级阻抗角计算及对涡流损耗的影响

为了解决电机涡流损耗过大对电机性能的影响,通过分析直线电机次级阻抗角,对电机涡流损耗进行研究.考虑了横向边缘效应,得到直线电机初级和次级耦合区气隙磁感应强度的解析表达式;建立电机的等效电路及次级涡流损耗分析模型,得到了次级阻抗角及涡流损耗的解析表达式.定量分析了次级阻抗角与次级涡流损耗的关系,定性分析了次级阻抗角对推力和侧向力的影响.以一台直线感应牵引电机为例,分别使用解析法和有限元方法对次级板的涡流损耗进行了计算,得到涡流损耗随频率变化的特性曲线.对比了两种方法的结果基本拟合,验证了本文解析表达式的正确性和易用性.     

单边直线感应电机等效电路参数研究

单边直线感应电机（SLIM）相对于旋转感应电机（RIM）存在气隙大、边缘效应等，若采用RIM开路和短路试验方法，会给参数测量带来较大误差。文章提出的一种适合SLIM参数测定的新型方案，只需测量电机输入端的总功率、相电压、相电流和频率4个量，即可计算出初级电阻、初级漏感、次级电阻、次级漏感、气隙电感和铁损电阻。电机的特性分析表明，该方法真实有效，具有一定的参考价值。     

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...     

轨道交通中的直线感应牵引电机特性分析

阐述了对电机性能影响最大的纵向边缘效应,通过电磁场分析得到该效应对磁场的负面作用,并使用有效初级绕组相感应电势的方式得到等效系数.通过该等效系数将纵向边缘效应考虑到等效电路中去,使考虑纵向边缘效应的电机特性很方便得到计算.实验中分别讨论了电机在不同气隙和供电频率下的推力、法向力、次级功率因数和效率的变化曲线,为直线感应牵引电机的特性分析和在轨道交通中的应用提供了重要方法和依据.     

单边复合次级直线感应电机的多层傅利叶分析

使用傅利叶方法求解单边复合次级直线感应电机的二维模型场，将次级场域分成多层，较为准确地求解了电机的磁场分布和运行特性，实验结果证明了方法的有效性。     

静止状态下直线感应电机的参数辨识方法

直线感应电机气隙较大,并且次级一般是由整块的铝板和次级铁轭压制而成.由于此种次级没有类似于旋转感应电机的鼠笼导条和短路环,导致次级漏感远远小于初级漏感.传统的测量电机参数的空载和堵转试验假设初、次级漏感相等,在直线感应电机中难以实施,因此测量直线感应电机的参数难度较大.本文提出了一种静止状态下直线感应电机的参数辨识方法,无须做空载和堵转试验,通过控制PWM逆变器就可以实现对直线感应电机的初级电阻R1、初级漏感L1、次级电阻R2、次级漏感L2和互感Lm的测量.在参数计算过程中引入了β参数,实验验证了该方法的准确性并且分析了β参数对该方法的影响.     

遗传算法用于电机电器优化设计的展望

介绍了遗传算法及其特点，分析了传统优化方法在电机电器优化设计领域存在的问题，认为遗传算法将是电机电器优化设计领域较理想的方法。     

轨道交通用高温超导直线感应电机的设计与测试

高温超导直线感应电机对于城市轨道交通的发展具有重要意义.参考常规铜绕组直线感应电机的设计理论,对高温超导直线感应电机进行设计.结合高温超导带材的特性,设计超导绕组线圈的结构并选择单层整距集中绕组结构的方式对线圈在初级铁芯上进行排列,采用无磁材料制作薄壁杜瓦,最后将各个部分整体组装成高温超导直线感应电机试验样机.运用有限元分析软件ANSOFT对所设计的电机建模并进行仿真计算.制作铜绕组试制样机并搭建直线电机牵引测试平台对制作的电机样机进行测试,将试验结果和仿真结果进行对比分析,验证设计的合理性与可行性.     

直线感应电机牵引模式的车辆设备

针对目前城轨交通发展的趋势,结合城轨交通的要求,在对比了目前已用于轨道交通的直线感应和同步电机的一些特点后,提出了目前城轨交通中应采用技术成熟的感应电机牵引的观点。最后对采用直线感应电机的线性地铁和低速磁悬浮进行了比较,为城市轨道交通设计过程中的车辆设备的选型提供了参考.     

基于启发式算法对木板切割方案的优化模型设计

针对尺寸固定的木板的切割下料、利用率最优和求总利润最大求最优解等问题,可以通过建立整数规划、最大利润等模型,幵基于启发式算法中的GA遗传模型算法和蚁群算法,综合使用MATLAB、LINGO等软件编程进行求解。在原有数据的基础上,最终的模型结果显示了单块木板利用率最高的设计方案以及利用率最高所需要的板块数。基于前两者的结论进而利用蚁群算法寻求仸务确定条件下木板切割全局最优解以及依赖木板成本构建出最大利润模型。     

基于遗传算法的二维排样优化方法

遗传算法是一种全局最优化的数值优化方法,由于搜索过程不依赖梯度信息、不易陷入局部最优解,它适合解决各类优化问题,尤其是复杂的非线性问题.二维排样是典型的组合优化问题,应用遗传算法,建立了排样优化问题的数学模型,提出了解决这一问题的有效算法,开发了实用的排样软件,并给出了计算实例.     

基于改进遗传算法的微型电动车轮毂电机优化设计

为了获得高效率和低成本的微型电动车轮毂电机,优化设计一种新型驱动轮毂电机。介绍简单遗传算法和模式搜索法在驱动轮毂电机优化设计中的应用,针对它们优化设计效果不显著的缺点,提出一种改进的遗传算法。在对微型电动车轮毂电机进行研究的基础上,针对驱动轮毂电机设计特点,重新建立驱动轮毂电机优化设计数学模型,并以实例进行优化计算。研究结果表明:驱动轮毂电机的效率提高,成本降低,能满足微型电动车对驱动轮毂电机的使用要求,因此,对于驱动轮毂电机的优化设计,改进遗传算法是一种比较理想的算法,具有广阔的工程应用价值。     

基于试验设计理论的结构优化算法

介绍现代试验设计方法中的均匀设计和配方设计.借助试验设计原理,提出余表的构造方法及配方设计表的设计方案,得到一种新的优化算法.余表可用于确定优化过程中可能的迭代方向,借助配方设计表来探讨最佳初始迭代点的选择问题.以函数求极值问题验证该优化算法的可行性,并将其应用于体积约束条件下平面刚架的刚度优化问题,计算结果表明该算法可用于结构优化设计.     

基于遗传算法的参数在线自调整模糊控制器

提出了一种基于遗传算法优化的自调整模糊控制器的设计方法.该模糊控制器的运行参数自调整公式以系统响应的最大超调量、调整时间及稳态误差为性能指标,利用遗传算法搜索模糊控制器量化因子Ke,Kec及比例因子Ku公式中相应的最优基准值Keo,Keco及Kuo和微调参数K1,K2及K3,设计一个根据系统当前的动态误差e运行参数可在线自调整的模糊控制器,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.该控制器已用于控制由作者设计的智能人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与运行参数固定的模糊控制器相比,这种自调整模糊控制器具有良好的动态和稳态性能.     

基于遗传算法的人工神经网络优化设计

提出遗传算法新的编码方案，用于全局优化神经网络拓扑结构和权值参数，解决了神经网络拓扑结构的难确定性和权值训练的长时性问题，并且在遗传操作中采用自适应代沟的替代策略，改善其求解效率，获得了良好的优化结果。通过仿真实验显示了该算法的快速性和有效性。     

Methods of constructing optimal wavelet filters based on genetic algorithm

In this paper, algorithms of constructing wavelet filters based on genetic algorithm are studied with emphasis on how to construct the optimal wavelet filters used to compress a given image,due to efficient coding of the chromosome and the fitness function, and due to the global optimization algorithm, this method turns out to be perfect for the compression of the images. Foundation item: Supported by the Natural Science Foundation of Education of Hunan Province(21010506) Biography: Wen Gao-jin( 1978-), male, Master candidate, research direction: evolutionary computing.     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.