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基于多目标免疫克隆算法的三相异步电机优化设计

论文摘要

电机广泛应用于各个行业,每年用电量占全国发电量的一半以上,因此电机的优化设计技术是一个具有重要实际意义的课题,也是一个研究热点。本文在对多目标免疫克隆算法（Multi-objective Immune Clone Algorithm, MOICA）进行研究的基础上,将多目标免疫克隆算法应用于三相异步电机优化设计,主要内容如下：1、研究免疫克隆算法基本原理及特点,并对多目标免疫克隆算法进行编程,用六个经典测试函数验证其有效性。2、在了解三相异步电机基本结构和工作原理的基础上,建立三相异步电机多目标优化设计的数学模型,并对数学模型中的优化变量、目标函数、约束条件进行确定。3、将多目标免疫克隆算法应用于三相异步电机多目标优化系统,并对典型规格电机进行优化设计,与系统已有的优化算法得到的结果进行比较,验证多目标免疫克隆算法在电机优化设计系统中的有效性。论文的研究得到浙江省重大科技专项“高效和特高效异步电动机的研制”（2008C01011-1）的资助。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 插图清单
  • 表格清单
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题背景及研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 论文的主要内容
  • 第二章 多目标免疫克隆算法
  • 2.1 多目标优化基本概念
  • 2.2 电机优化常用的多目标优化算法
  • 2.2.1 多目标遗传算法
  • 2.2.2 多目标模拟退火算法
  • 2.2.3 多目标蚁群算法
  • 2.3 多目标免疫克隆算法
  • 2.3.1 算法基础
  • 2.3.2 多目标免疫克隆优化算法
  • 2.3.3 多目标免疫克隆优化算法的测试
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 电机多目标优化数学模型
  • 3.1 三相异步电机的基本结构和工作原理
  • 3.1.1 三相异步电动机的基本结构
  • 3.1.2 三相异步电动机的基本工作原理
  • 3.1.3 等效电路
  • 3.2 三相异步电机多目标优化数学模型
  • 3.2.1 目标函数的确定
  • 3.2.2 优化变量的确定
  • 3.2.3 约束条件的确定
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 多目标免疫克隆算法在电机优化中的应用及结果分析
  • 4.1 优化设计流程
  • 4.2 电机优化设计程序实现
  • 4.3 优化结果分析
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 总结和展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文

    • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/43122e66d892be58cdc14e2d.html