文章在對萊維飛行和人工搜索群算法（Artificial Searching Swarm Algorithm,ASSA）原理研究的基礎(chǔ)上,為克服算法易于陷入局部解的缺陷,提出了萊維飛行人工搜索群算法（Lévy Flight Artificial Searching Swarm Algorithm,LFASSA）。為了驗證改進后算法的性能,文中選取了標準測試函數(shù)進行測試,對改進前后的算法性能進行對比,證明了LFASSA算法在收斂速度和計算精度方面的優(yōu)越性。文中利用有限元分析軟件建立了欠壓脫扣器參數(shù)化模型,利用LFASSA算法對欠壓脫扣器進行性能優(yōu)化。其結(jié)果表明,在滿足其約束條件的前提下,降低了欠壓脫扣器中Cu和Fe的使用量,且磁場分布變得更加均勻,從而滿足了降低材料成本以及提高產(chǎn)品性能的目的。 

【文章來源】：電測與儀表. 2020,57(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

F1函數(shù)在20維迭代100次

圖1 F1函數(shù)在20維迭代100次在圖1中，LFASSA和CASSA算法都比原算法優(yōu)良很多，且迭代前期CAASA算法更優(yōu)良，迭代后期LFAS-SA算法更優(yōu)良;在圖2中，LFASSA算法的初始值在比ASSA和CASSA算法相差不大的情況下，隨著迭代的進行，LFASSA算法的迭代速度要比另外兩個算法更加優(yōu)良。

利用ANSYS整體仿真得出的吸力為26.58 N。事實上，該器件內(nèi)部有反力彈簧，在其穩(wěn)定吸合的時候拉開此欠壓脫扣器，其靜鐵芯及動鐵芯之間的拉力由實際測量圖3所示�？梢钥闯�，穩(wěn)定吸合時測量到的吸力大小是16.7 N;但是由于反力彈簧在實際壓縮狀態(tài)下是10N，因此該器件實際的動靜鐵芯之間吸力為前兩者相加，即26.7 N，這個結(jié)果比ANSYS的仿真測量大了0.12 N，故優(yōu)化前吸力為16.58 N。3.1.2 欠壓脫扣器的磁場密度B分布

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種改進的人工蜂群配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法[J]. 左思然,王中宇,范聞博,符金偉,關(guān)石磊.  電測與儀表. 2018(24)
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的溫差發(fā)電器優(yōu)化設(shè)計[J]. 何嘉華,周宏甫,劉二輝,張征.  機械設(shè)計. 2018(09)
[3]基于人工魚群算法的波浪發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)負載[J]. 鄒子君,楊俊華,楊金明,王子為.  電測與儀表. 2018(17)
[4]基于改進粒子群算法的風光蓄互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化[J]. 唐浩,楊國華,王鵬珍,李瑞,張麗娜,王金梅.  電測與儀表. 2017(16)
[5]基于改進人工搜索群算法的多目標電磁裝置優(yōu)化[J]. 范佳瑩,陳堂功,郝文韜.  電器與能效管理技術(shù). 2017(10)
[6]基于混沌人工搜索群算法的交流接觸器優(yōu)化設(shè)計[J]. 徐前程,陳堂功.  電器與能效管理技術(shù). 2016(09)
[7]基于改進模擬退火法的電器優(yōu)化設(shè)計[J]. 劉曉明,聞福岳,朱冬梅.  沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2007(06)

碩士論文
[1]人工搜索群算法的改進及在電器結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D]. 黃濤.河北工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號：3035312