异步电机混合优化设计及CAD软件开发

发布时间：2019-11-30 06:10

【摘要】：电机设计过程的复杂性决定了电机优化设计是一种复杂的有约束、多目标、多变量以及多峰值的非线性规划问题。而且三相异步电动机被广泛的应用于各个行业,提升三相异步电动机的性能仍然具有重要的实际意义,因此如何以提升电机的性能指标或者降低电机成本为目标,实现三相异步电动机高效率的优化设计依然是电机行业的研究热点之一。本文针对电机的全局优化问题,利用改进的遗传算法和随机算法相结合来对电机进行混合优化。并且通过VB的可视化编程技术,完成了中小型三相异步电机优化设计软件的开发。论文主要工作如下:第一,提出了一种基于遗传算法和随机算法的混合优化算法。该算法通过引入适应度函数的改造来避免遗传算法的早熟问题以及算法后期适应度差距不明显造成的进化停滞现象;同时,利用交叉概率和变异概率的自适应公式来缓解遗传算法中种群多样性和算法收敛速度之间的矛盾;另外,利用随机算法对遗传算法优化结果进行二次优化来弥补遗传算法中二进制编码带来的离散化误差和遗传操作的不确定性规则所造成的算法局部搜索能力较差。测试结果表明,该算法是可行并且有效的。第二,研究了三相异步电机优化设计中所使用到的数学分析和处理方法。建立了三相异步电机优化设计数学模型,给出了数据存储方式以及数值处理方法。第三,根据电机设计理论和优化算法,在VB编程开发工具中编写了电机设计程序和电机优化程序,并给出了相关程序的流程图以及说明。第四,结合界面设计,完善了三相异步电机优化设计软件的开发,并利用所设计软件对三相异步电机进行优化设计。优化结果分析表明所设计软件能够实现三相异步电机的优化设计,提升电机性能指标。
【图文】：

异步电机混合优化设计及 CAD 软件开发-6-图 2.1 劣解与非劣解示意图2.1.2 多目标优化问题的求解方法针对 MO 问题，主要有以下几种求解方法。（1）构造评价函数法：通过构造评价函数来判断方案的优劣性，从而将MO 问题转化为单目标优化问题求解。线性加权法、乘除法等方法常被用来构造评价函数。线性加权法是求解 MO 问题最常用的方法之一，它是将各个子目标函数通过线性加权的方式来构造出一个新的评价函数[25]。1( ) ( )pi iiF x w f x (2-2)式（2-2）中，iw 是加权系数，可以根据子目标的重要程度，分配不同的加权系数，0 1i w ，并且11piiw 。（2）Pareto 非支配排序法：通过对种群中个体的非支配程度进行统计，，具有相同非支配程度的个体分配同一个适应度，从而用个体的非支配程度来决定个体的优劣性[24]。假定在某一时刻 t

图 2.2 种群中个体的 Pareto 非支配排序基于种群的非 Pareto 法：通过将种群按照 q 个子目标划分种群再以某个子目标函数作为选择标准。之后再将选择之作为一个新的种群继续进行交叉和变异操作[26]，从而产生新图 2.3 所示。
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52;TM343

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本文编号：2567800