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J-GLOBAL ID：201702235835096272   整理番号：17A0297127

磁気浮上スイッチドリラクタンスモータ(多)の多目的最適化設計【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective optimal design of single winding bearingless switched reluctance motor

著者 (6件)： Sun Yukun (College of Electrical Engineering,Nanjing Institute of Technology) ,  Yuan Ye (College of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University) ,  Huang Yonghong (College of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University) ,  Hu Wenhong (College of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University) ,  Xiang Qianwen (College of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University) ,  Zhou Yunhong (College of Electrical Engineering,Nanjing Institute of Technology)
資料名： Dianji yu Kongzhi Xuebao  (Dianji yu Kongzhi Xuebao)
巻： 20  号： 11  ページ： 32-39  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2500A  ISSN： 1007-449X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 限界学習(LEARNING LEARNING MACHINE)に基づく研究を行った。それは,エリート主義戦略と非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム(改良 NON-DOMINATED SORTING GENETIC ALGORITHM)である。有限要素解析(FEA)と結合して,本論文は,構造パラメータの変化によるSWBSRMのサスペンション力とトルクの一般的法則を解析して,ELMの非パラメトリックモデルを得た。この訓練モデルを,NSGA-IIと結合して,大域的最適化を行い,そして,最適化された構造パラメータの数値的組合せを,得た。最適化前後の電動機の浮上力とトルクを比較することによって,ELMとNSGA-IIをベースとするSWBSRM構造の多目的最適化設計の有効性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  電動機 ,  構造パラメータ ,  ソーティング ,  懸濁液 ,  遺伝的アルゴリズム ,  トルク ,  *最適化
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  NSGA-II ,  パラメトリックモデル ,  有限要素解析 ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： single winding bearingless switched reluctance motor ,  multi-objective optimal design ,  extreme learning machine ,  improved non-dominated sorting genetic algorithm

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 磁気浮上 ,  スイッチドリラクタンスモータ ,  多目的最適化 ,  設計