基于粒子群优化算法的永磁直流电动机设计
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重庆市自然科学基金计划资助项目(CSTC,2008BB6163)


Design of permanent magnet direct current motors based on a particle swarm optimization algorithm
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    摘要:

    在介绍粒子群优化算法并利用Shubert函数对其有效性进行数值验证的基础上,将其应用于永磁直流电动机的优化设计,分析了优化目标、优化变量和约束条件,在此基础上研发了相应的优化设计软件,并分别以高效率和低成本为目标,应用粒子群优化算法对1台2 kW的永磁直流电动机进行了优化设计,使其效率提高了2.04%、材料成本降低了7.85%。结果表明,粒子群优化算法对永磁直流电动机优化设计是实用有效的,可为其产品设计提供一种良好的新方法。

    Abstract:

    We introduce a particle swarm optimization (PSO) algorithm and verified it using the Shubert function. The PSO algorithm is applied to design optimization of permanent magnet DC motors (PMDCMs). The optimal objects, decision variables and restricted condi

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    引证文献
引用本文

韩力,辛懋,罗辞勇.基于粒子群优化算法的永磁直流电动机设计[J].重庆大学学报,2009,32(5):535-539.

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  • 收稿日期:2008-12-13
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