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J-GLOBAL ID：202102265767647613   整理番号：21A0672920

多目的遺伝的アルゴリズムに基づくハイブリッド励磁同期機の設計と最適化【JST・京大機械翻訳】

Design and Optimization of Hybrid Excitation Synchronous Machine Based on Multi-objective Genetic Algorithm

著者 (5件)： Yang Zhishuo (Shandong University,School of Electrical Engineering,Jinan,China) ,  Zhao Wenliang (Shandong University,School of Electrical Engineering,Jinan,China) ,  Liu Yan (Shandong University,School of Electrical Engineering,Jinan,China) ,  Wang Xiuhe (Shandong University,School of Electrical Engineering,Jinan,China) ,  Kwon Byung-il (Hanyang University,Department of Electronic Systems Engineering,Ansan,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SCEMS  ページ： 124-129  発行年： 2020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： 従来のハイブリッド励磁同期機(HESM)の電磁性能を改善するために,多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)に基づく機械最適化法を提案した。キーアイデアは,永久磁石(PM)のシフト角を最適化することによって,トルク重合せを改善し,その結果,平均出力トルクを最大化することである。多目的グローバル最適化法を用いて,トルクを総合的に改善し,トルクリップルとPMs量を低減した。最適化スキームの有効性を有限要素法(FEM)によって検証し,結果は,最適化モデルが従来のモデルと比較してより低いトルクリップルと同様により高い平均出力トルクとユニットPMトルクを有することを示した。Copyright 2021 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： *最適化 ,  有限要素法 ,  トルク ,  永久磁石 ,  *同期機 ,  重合せ ,  有効性
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  トルクリプル ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  最適化モデル ,  *ハイブリッド励磁 , 【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)： 多目的遺伝的アルゴリズム ,  ハイブリッド励磁 ,  同期機 ,  設計 ,  最適化