dc.contributor.author | Ле, Нго Фыонг | ru |
dc.coverage.spatial | Минск | ru |
dc.date.accessioned | 2017-05-11T14:19:48Z | |
dc.date.available | 2017-05-11T14:19:48Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.citation | Ле, Нго Фыонг. Генетический алгоритм для оптимизации проектирования синхронного двигателя с инкорпорированными магнитами = Genetic algorithm in optimization design of interior permanent magnet synchronous motor / Нго Фыонг Ле // Системный анализ и прикладная информатика. - 2017. – № 1. - С. 42 - 48. | ru |
dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/29739 | |
dc.description.abstract | Классические методы проектирования электрических машин направлены на достижение работоспособности электрической машины и не обеспечивают минимальных затрат при изготовлении и при эксплуатации. В последнее время оптимизация становится важной частью современного процесса проектирования электрических машин. Цель процесса оптимизации, как правило, сводится к обеспечению минимума стоимости машины, потерь энергии, массы, или обеспечения максимума момента и к.п.д. Большинство требований проектирования электрической конструкции машины находятся в противоречии друг с другом (уменьшение объема или массы, повышение КПД и т.д.). Задача оптимизации проектирования синхронного двигателя с инкорпорированными постоянными магнитами (СДИПМ) является задачей многокритериальной оптимизации. Существуют два подхода для решения этой задачи, одним из которых являются эволюционные алгоритмы, получившие широкое распространение в настоящее время. Для оптимизации проектирования СДИПМ эволюционные алгоритмы представляет собой более привлекательный подход. Генетический алгоритм (ГА) является самым популярным в эволюционных алгоритмах. Рассмотрены компоненты и процедура выполнения генетического алгоритма для оптимизации проектирования СДИПМ. Реализован генетический алгоритм на ЭВМ в программных языках C# и Lua. В процессе оптимизации для повышения скорости вычисления и точности аналитический расчет используется вместе с расчетом методом конечных элементов. Включение в процессе оптимизации анализа методом конечных элементов осуществляется с помощью программы FEMM и технологи ActiveX. Результатом процесса оптимизация с помощью генетического алгоритма является множество решений, из которых инженер выбирает самое лучшее. Осуществлена оптимизация проектирования СДИПМ на основе асинхронного двигателя типа АИР112МВ8. | ru |
dc.language.iso | ru | ru |
dc.publisher | БНТУ | ru |
dc.subject | Двигатель синхронный | ru |
dc.subject | Магнит инкорпорированный | ru |
dc.subject | Оптимизация многокритериальная | ru |
dc.subject | Алгоритм генетический | ru |
dc.subject | Permanent magnet | en |
dc.subject | Synchronous motor | en |
dc.subject | Multi-objective optimization | en |
dc.subject | Genetic algorithm | en |
dc.title | Генетический алгоритм для оптимизации проектирования синхронного двигателя с инкорпорированными магнитами | ru |
dc.title.alternative | Genetic algorithm in optimization design of interior permanent magnet synchronous motor | en |
dc.type | Article | ru |
dc.relation.journal | Системный анализ и прикладная информатика | ru |
local.description.annotation | Classical method of designing electric motors help to achieve functional motor, but doesn’t ensure minimal cost in manufacturing and operating. Recently optimization is becoming an important part in modern electric motor design process. The objective of the optimization process is usually to minimize cost, energy loss, mass, or maximize torque and efficiency. Most of the requirements for electrical machine design are in contradiction to each other (reduction in volume or mass, improvement in efficiency etc.). Optimization in design permanent magnet synchronous motor (PMSM) is a multi-objective optimization problem. There are two approaches for solving this problem, one of them is evolution algorithms, which gain a lot of attentions recently. For designing PMSM, evolution algorithms are more attractive approach. Genetic algorithm is one of the most common. This paper presents components and procedures of genetic algorithms, and its implementation on computer. In optimization process, analytical and finite element method are used together for better performance and precision. Result from optimization process is a set of solutions, from which engineer will choose one. This method was used to design a permanent magnet synchronous motor based on an asynchronous motor type АИР112МВ8. | en |