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J-GLOBAL ID：201902237238206705   整理番号：19A1938150

遺伝的アルゴリズム,欲張り欲探索およびそれらの組合せに基づく電磁アクチュエータの構造最適化【JST・京大機械翻訳】

Structural Optimization of an Electromagnetic Actuator Based on Genetic Algorithm, Greedy Search and Their Combination

著者 (2件)： Ruzbehi Shabnam (Institute of Electrical Drives and Machines, University of Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Germany) ,  Hahn Ingo (Institute of Electrical Drives and Machines, University of Erlangen-Nuremberg, Erlangen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISIE  ページ： 408-413  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,電気機械の最適運転と使用は,産業応用のための電気機械の構造における操作挙動と変化を改善するための注目を増加させている。従来の最適化において,パラメトリック設計と幾何学的最適化を用いることは一般的であるが,本論文は構造的またはトポロジー的最適化を提示した。この方法は,高性能電気機械を顧客目標に適合させるために設計者により多くの自由度を与える。構造設計とトポロジー最適化のための提案方法の実装を,電磁アクチュエータの詳細設計に適用した。一般的に,電気機械は,高トルクと電力密度を得るために,最小重量で高トルクと電力を生産することを目的としている。したがって,機械的,構造的および磁気的制約を満たすことができる電気機械を設計するために,高い力またはトルクと低い重量が本研究における2つの主要な目標である。提案した最適化法の妥当性と機会を示すために,メタ発見的グローバル最適化法(遺伝的アルゴリズム(GA))と決定論的局所探索(欲張りアルゴリズム)を用いた簡単な磁気アクチュエータの設計を最初に研究し,第二に,これらの方法の両方の組合せを高度に非線形問題に対して提示した。提案した構造最適化法を用いて,与えられた設計目標を成功裏に達成し,最良の適合トポロジーを見出した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *構造最適化 ,  電気機械 ,  トルク ,  磁気 ,  詳細設計 ,  近傍探索法 ,  構造設計 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *最適化 ,  電力 ,  位相幾何学
準シソーラス用語： 欲張りアルゴリズム ,  パラメトリック設計 ,  最適運転 ,  *電磁アクチュエータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  探索 ,  組合せ ,  電磁アクチュエータ ,  構造最適化