| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 接触器电磁-热耦合仿真的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 接触器动态特性快速算法的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2.1 基于磁路的快速算法研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2.2 近似模型的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 电器领域优化算法的国内外研究现状 | 第14页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 接触器电磁-热耦合仿真方法 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 研究对象 | 第17-18页 |
| 2.3 接触器动态特性仿真模型的建立 | 第18-21页 |
| 2.4 接触器热仿真模型的建立 | 第21-24页 |
| 2.5 接触器电磁-热耦合仿真分析 | 第24-28页 |
| 2.5.1 接触器电磁-热耦合模型的建立 | 第24-25页 |
| 2.5.2 电磁-热耦合仿真结果分析 | 第25-27页 |
| 2.5.3 电磁-热耦合模型的实验验证 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 大功率接触器动态特性快速算法 | 第29-49页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 考虑温度的改进磁路法 | 第29-35页 |
| 3.2.1 常温下的改进磁路法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 温度对改进磁路法的影响 | 第30-32页 |
| 3.2.3 接触器磁路模型的建立 | 第32-34页 |
| 3.2.4 改进磁路法与有限元结果对比 | 第34-35页 |
| 3.3 基于径向基函数神经网络的动态特性快速算法 | 第35-47页 |
| 3.3.1 径向基函数输入输出参数的确定 | 第35-36页 |
| 3.3.2 径向基函数插值原理 | 第36-38页 |
| 3.3.3 基于K-means的径向基函数神经网络算法 | 第38-41页 |
| 3.3.4 基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络算法 | 第41-45页 |
| 3.3.5 动态特性快速计算结果 | 第45-47页 |
| 3.4 两种快速算法的对比分析 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于熵权理想点的智能多目标优化方法 | 第49-62页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 智能优化算法的选择 | 第49-54页 |
| 4.2.1 粒子群算法原理及步骤 | 第49-50页 |
| 4.2.2 差分进化算法原理及步骤 | 第50-52页 |
| 4.2.3 粒子群算法与差分进化算法的对比 | 第52-54页 |
| 4.3 多目标粒子群算法的研究 | 第54-59页 |
| 4.3.1 多目标优化问题的相关概念 | 第54-55页 |
| 4.3.2 多目标粒子群算法寻优策略 | 第55-57页 |
| 4.3.3 多目标粒子群算法性能的测试 | 第57-59页 |
| 4.4 基于熵权理想点的最优解选择方法 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 大功率接触器多目标优化设计 | 第62-70页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 接触器优化目标的确定 | 第62-64页 |
| 5.3 接触器快速计算模型的建立 | 第64-66页 |
| 5.4 接触器多目标优化结果及分析 | 第66-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
