小生境遗传算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·本课题的研究目的与意义 | 第10页 |
| ·国内外研究高效电机的现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·电机优化算法简介 | 第12-14页 |
| ·本课题来源、研究目标及其主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 遗传算法简介及原理 | 第16-26页 |
| ·遗传算法简介 | 第16-18页 |
| ·遗传算法主要特点及研究意义 | 第18-19页 |
| ·基本遗传算法概要 | 第19-21页 |
| ·基本遗传算法的寻优过程 | 第19-20页 |
| ·遗传基因型 | 第20-21页 |
| ·适应度函数及其尺度变换 | 第21-23页 |
| ·适应度函数的选取 | 第21页 |
| ·几种常见的适应度函数 | 第21-22页 |
| ·适应度函数的设计 | 第22-23页 |
| ·适应度函数的尺度变换 | 第23页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第23-25页 |
| ·模式理论 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的收敛性定理 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进的小生境遗传算法在电机设计中的应用 | 第26-45页 |
| ·小生境遗传算法简介 | 第26-28页 |
| ·小生境遗传算法的分类 | 第26-28页 |
| ·算例 | 第28页 |
| ·YKK 中型高压电机系列设计的特点 | 第28-32页 |
| ·铁心材料的确定 | 第29-31页 |
| ·定、转子槽型其尺寸 | 第31-32页 |
| ·定子绕组的确定 | 第32页 |
| ·小生境遗传算法的改进 | 第32-38页 |
| ·自适应算法的概念 | 第33页 |
| ·自适应交叉 | 第33-34页 |
| ·自适应变异 | 第34-36页 |
| ·对于线规的处理 | 第36-37页 |
| ·初始群体总数量的确定 | 第37页 |
| ·方案群体的生成 | 第37-38页 |
| ·YKK 系列中型高压电机的数学模型 | 第38-44页 |
| ·一般电机优化设计模型 | 第38-40页 |
| ·系列电机优化模型的改进 | 第40-41页 |
| ·目标函数的确定 | 第41页 |
| ·设计变量的选取 | 第41-42页 |
| ·电机的性能约束 | 第42-43页 |
| ·电机数学模型中结构尺寸上的强制约束 | 第43页 |
| ·有约束优化问题的求解方法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 优化结果与分析 | 第45-51页 |
| ·优化过程中基本参数的选用 | 第45-46页 |
| ·电机优化前后的效率对比 | 第46-47页 |
| ·电机优化前后材料用量的对比 | 第47页 |
| ·优化前后电机的优化变量与性能 | 第47-48页 |
| ·优化后的电机计算单 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
