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J-GLOBAL ID：202202279315327557   整理番号：22A0995669

BPニューラルネットワークに基づく最適化電動機の推力品質研究【JST・京大機械翻訳】

Research on motor thrust quality based on BPNN genetic optimization

著者 (4件)： Zhou Yang (安徽大学電气工程与自動化学院,安徽合肥230601) ,  Zhao Jing (安徽大学電气工程与自動化学院,安徽合肥230601) ,  Wang Weitao (安徽大学電气工程与自動化学院,安徽合肥230601) ,  Wang Wanwan (安徽大学電气工程与自動化学院,安徽合肥230601)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 41  号： 1  ページ： 58-61  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： レーザ切断工作機械上のリニアモータ(LMs)の推力品質を向上させるため、顕著な因子選別と深さ学習アルゴリズムに基づく構造最適化方法を採用した。最初に,モータ設計基準に従って,モータの平均推力と推力変動に及ぼす極距離,永久磁石幅,永久磁石厚さ,エアギャップ長さ,およびシングルサイドコイル幅などのパラメータの影響を分析した。次に,有限要素シミュレーションおよび試験設計を用いて,モータの推力品質に及ぼす著しい影響因子を,選択し,そして,逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)アルゴリズムを用いて,非パラメータ高速計算モデルを,確立した。最後に,遺伝的アルゴリズムを用いて,キー因子を多目的最適化し,そして,推力品質の最適化パラメータを得た。最適化結果は,提案した方式の優位性,平均推力が33.9%,推力変動が45.5%低下することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  実験計画法 ,  計算機シミュレーション ,  工作機械 ,  *推力 ,  永久磁石 ,  リニアモータ ,  レーザ切断 ,  パラメータ ,  計算モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  構造最適化 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  有限要素シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  最適化 ,  電動機 ,  推力 ,  研究