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基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化
1
作者
毛文贵
郭杰
+2 位作者
裴世雄
李建华
王步瑶
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第1期153-160,共8页
针对永磁同步电机多目标优化过程中要反复调用耗时的仿真分析且在整个设计域构建代理模型精度低的问题,提出基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化算法,该算法将整个设计域划分为一系列信赖域,在信赖域上构建径向基函数代理...
针对永磁同步电机多目标优化过程中要反复调用耗时的仿真分析且在整个设计域构建代理模型精度低的问题,提出基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化算法,该算法将整个设计域划分为一系列信赖域,在信赖域上构建径向基函数代理模型并采用微型多目标遗传算法近似优化,降低多目标优化中代理模型的精度要求。通过代理模型与电磁仿真模型的近似程度来调节信赖域的大小,通过缩放和平移信赖域,引导各个电机目标性能逐步逼近Pareto最优前沿面,加快收敛速度。为了进一步减少有限元仿真次数,引入遗传智能布点技术,通过样本遗传策略,遗传落在下个信赖域上的样本。通过算例验证了该算法具有较强的求解永磁同步电机多目标优化问题的能力及较高的求解效率。
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关键词
信赖域模型管理技术
智能布点
技术
永磁同步电机
多目标优化
原文传递
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
被引量：
2
2
作者
毛文贵
李建华
+1 位作者
郭杰
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期74-80,114,共8页
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数...
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数构建代理模型,再采用遗传算法进行近似优化。通过每个信赖域上的最小目标函数和近似优化结果确定信赖度和下代域的中心、半径,进而不断地缩放、平移信赖域,来保证获得与真实模型一致的不对中载荷。通过四种方法对比表明该方法样本遗传策略,遗传落在下代信赖域空间上的样本,减少实验设计样本个数而提高效率;最小目标函数作为信赖中心调整提高了关键区域代理模型的精度而加快收敛,降低了对代理模型精度的依赖。
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关键词
信赖域模型管理技术
代理
模型
遗传智能采样
技术
风力发电机转子
不对中载荷
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职称材料
题名
基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化
1
作者
毛文贵
郭杰
裴世雄
李建华
王步瑶
机构
湖南工程学院机械工程学院“风电运维与试验技术”湖南省工程实验室
湘潭电机股份有限公司
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第1期153-160,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目面上项目(52375244,51775180)
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ30192)
+2 种基金
湖南省教育厅资助科研项目(21A0457)
湖南省研究生科研创新项目(CX20221298)
湘潭市科技计划重点项目(GX-ZD20221008)。
文摘
针对永磁同步电机多目标优化过程中要反复调用耗时的仿真分析且在整个设计域构建代理模型精度低的问题,提出基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化算法,该算法将整个设计域划分为一系列信赖域,在信赖域上构建径向基函数代理模型并采用微型多目标遗传算法近似优化,降低多目标优化中代理模型的精度要求。通过代理模型与电磁仿真模型的近似程度来调节信赖域的大小,通过缩放和平移信赖域,引导各个电机目标性能逐步逼近Pareto最优前沿面,加快收敛速度。为了进一步减少有限元仿真次数,引入遗传智能布点技术,通过样本遗传策略,遗传落在下个信赖域上的样本。通过算例验证了该算法具有较强的求解永磁同步电机多目标优化问题的能力及较高的求解效率。
关键词
信赖域模型管理技术
智能布点
技术
永磁同步电机
多目标优化
Keywords
trust-domain model management technology
intelligent dot-distribution technology
permanent magnet synchronous motor
multi-objective optimization
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
TM341 [电气工程—电机]
原文传递
题名
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
被引量：
2
2
作者
毛文贵
李建华
郭杰
周舟
机构
湖南工程学院机械工程学院“风电运维与试验技术”湖南省工程实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期74-80,114,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目面上项目(51775180)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ50101)
湖南省教育厅资助科研项目(21A0457)。
文摘
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数构建代理模型,再采用遗传算法进行近似优化。通过每个信赖域上的最小目标函数和近似优化结果确定信赖度和下代域的中心、半径,进而不断地缩放、平移信赖域,来保证获得与真实模型一致的不对中载荷。通过四种方法对比表明该方法样本遗传策略,遗传落在下代信赖域空间上的样本,减少实验设计样本个数而提高效率;最小目标函数作为信赖中心调整提高了关键区域代理模型的精度而加快收敛,降低了对代理模型精度的依赖。
关键词
信赖域模型管理技术
代理
模型
遗传智能采样
技术
风力发电机转子
不对中载荷
Keywords
trust region model management technology
agent model
genetic intelligent sampling technology
wind turbine rotor
misalignment load
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
O39 [理学—工程力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化
毛文贵
郭杰
裴世雄
李建华
王步瑶
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
2
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
毛文贵
李建华
郭杰
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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