【摘要】：電機(jī)設(shè)計過程的復(fù)雜性決定了電機(jī)優(yōu)化設(shè)計是一種復(fù)雜的有約束、多目標(biāo)、多變量以及多峰值的非線性規(guī)劃問題。而且三相異步電動機(jī)被廣泛的應(yīng)用于各個行業(yè),提升三相異步電動機(jī)的性能仍然具有重要的實際意義,因此如何以提升電機(jī)的性能指標(biāo)或者降低電機(jī)成本為目標(biāo),實現(xiàn)三相異步電動機(jī)高效率的優(yōu)化設(shè)計依然是電機(jī)行業(yè)的研究熱點之一。本文針對電機(jī)的全局優(yōu)化問題,利用改進(jìn)的遺傳算法和隨機(jī)算法相結(jié)合來對電機(jī)進(jìn)行混合優(yōu)化。并且通過VB的可視化編程技術(shù),完成了中小型三相異步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計軟件的開發(fā)。論文主要工作如下:第一,提出了一種基于遺傳算法和隨機(jī)算法的混合優(yōu)化算法。該算法通過引入適應(yīng)度函數(shù)的改造來避免遺傳算法的早熟問題以及算法后期適應(yīng)度差距不明顯造成的進(jìn)化停滯現(xiàn)象;同時,利用交叉概率和變異概率的自適應(yīng)公式來緩解遺傳算法中種群多樣性和算法收斂速度之間的矛盾;另外,利用隨機(jī)算法對遺傳算法優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行二次優(yōu)化來彌補遺傳算法中二進(jìn)制編碼帶來的離散化誤差和遺傳操作的不確定性規(guī)則所造成的算法局部搜索能力較差。測試結(jié)果表明,該算法是可行并且有效的。第二,研究了三相異步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計中所使用到的數(shù)學(xué)分析和處理方法。建立了三相異步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,給出了數(shù)據(jù)存儲方式以及數(shù)值處理方法。第三,根據(jù)電機(jī)設(shè)計理論和優(yōu)化算法,在VB編程開發(fā)工具中編寫了電機(jī)設(shè)計程序和電機(jī)優(yōu)化程序,并給出了相關(guān)程序的流程圖以及說明。第四,結(jié)合界面設(shè)計,完善了三相異步電機(jī)優(yōu)化設(shè)計軟件的開發(fā),并利用所設(shè)計軟件對三相異步電機(jī)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。優(yōu)化結(jié)果分析表明所設(shè)計軟件能夠?qū)崿F(xiàn)三相異步電機(jī)的優(yōu)化設(shè)計,提升電機(jī)性能指標(biāo)。
【圖文】：

異步電機(jī)混合優(yōu)化設(shè)計及 CAD 軟件開發(fā)-6-圖 2.1 劣解與非劣解示意圖2.1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解方法針對 MO 問題，主要有以下幾種求解方法。（1）構(gòu)造評價函數(shù)法：通過構(gòu)造評價函數(shù)來判斷方案的優(yōu)劣性，從而將MO 問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題求解。線性加權(quán)法、乘除法等方法常被用來構(gòu)造評價函數(shù)。線性加權(quán)法是求解 MO 問題最常用的方法之一，它是將各個子目標(biāo)函數(shù)通過線性加權(quán)的方式來構(gòu)造出一個新的評價函數(shù)[25]。1( ) ( )pi iiF x w f x (2-2)式（2-2）中，iw 是加權(quán)系數(shù)，可以根據(jù)子目標(biāo)的重要程度，分配不同的加權(quán)系數(shù)，0 1i w ，并且11piiw 。（2）Pareto 非支配排序法：通過對種群中個體的非支配程度進(jìn)行統(tǒng)計，，具有相同非支配程度的個體分配同一個適應(yīng)度，從而用個體的非支配程度來決定個體的優(yōu)劣性[24]。假定在某一時刻 t

圖 2.2 種群中個體的 Pareto 非支配排序基于種群的非 Pareto 法：通過將種群按照 q 個子目標(biāo)劃分種群再以某個子目標(biāo)函數(shù)作為選擇標(biāo)準(zhǔn)。之后再將選擇之作為一個新的種群繼續(xù)進(jìn)行交叉和變異操作[26]，從而產(chǎn)生新圖 2.3 所示。
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;TM343

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本文編號：2567800