| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于算法的电机优化技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 永磁自启动同步电动机的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 改进的自适应遗传蚁群算法 | 第15-29页 |
| 2.1 传统蚁群算法的基本原理 | 第15-17页 |
| 2.2 改进的自适应遗传蚁群算法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 改进算法的优化过程 | 第17-18页 |
| 2.2.2 信息素更新策略的改进 | 第18-21页 |
| 2.2.3 改进算法的参数设置 | 第21-24页 |
| 2.3 改进自适应遗传蚁群算法的性能验证 | 第24-28页 |
| 2.3.1 基于传统蚁群算法和改进算法的函数优化计算 | 第24-25页 |
| 2.3.2 二种算法的优化结果比较 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 电机优化数学模型的建立 | 第29-41页 |
| 3.1 电机的结构与性能计算 | 第29-34页 |
| 3.1.1 电机的基本结构 | 第29-30页 |
| 3.1.2 永磁自启动同步电动机性能分析 | 第30-34页 |
| 3.2 基于算法优化的电机数学模型 | 第34-36页 |
| 3.3 永磁自启动同步电动机优化的数学模型 | 第36-40页 |
| 3.3.1 目标函数的确立 | 第36页 |
| 3.3.2 优化变量的选择 | 第36-38页 |
| 3.3.3 约束条件的设置 | 第38-39页 |
| 3.3.4 增广目标函数的定义 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 改进的算法在电机优化中的应用 | 第41-47页 |
| 4.1 优化结果分析 | 第42-44页 |
| 4.2 有限元仿真 | 第44-46页 |
| 4.2.1 启动性能分析 | 第44页 |
| 4.2.2 牵入同步过程分析 | 第44-45页 |
| 4.2.3 磁密和电密的分析 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |