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多目标混合遗传算法在永磁电机优化设计中的应用

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多目标混合遗传算法在永磁电机优化设计中的应用
论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-19页
  1.1 研究的背景及意义第10-11页
  1.2 电动车用永磁同步电机的国内外研究现状第11-14页
    1.2.1 国外研究现状第11-13页
    1.2.2 国内研究现状第13-14页
  1.3 永磁电机优化设计方法的发展现状及趋势第14-18页
    1.3.1 传统优化设计方法的发展现状第15页
    1.3.2 智能型优化设计方法的发展现状第15-17页
    1.3.3 电机优化设计的发展趋势第17-18页
  1.4 本文主要研究内容第18-19页
第2章 永磁电机的初步设计第19-27页
  2.1 电动车用永磁电机的性能要求第19页
  2.2 永磁电机的结构第19-22页
    2.2.1 转子磁路结构第19-21页
    2.2.2 定子绕组的选取第21-22页
  2.3 永磁同步电机参数优化第22-25页
    2.3.1 永磁同步电机的数学模型第22-24页
    2.3.2 参数对性能的影响第24-25页
  2.4 内置式分数槽集中绕组永磁同步电机第25-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第3章 田口法在IPMSM优化设计中的应用第27-38页
  3.1 田口法简介第27-30页
    3.1.1 田口法的应用背景第27-28页
    3.1.2 田口法的基本原理第28-30页
  3.2 基于田口法的IPMSM优化设计第30-37页
    3.2.1 优化目标及优化因子的选取第30-31页
    3.2.2 正交表的建立及有限元仿真第31-32页
    3.2.3 平均值分析第32-35页
    3.2.4 方差分析第35-36页
    3.2.5 结果对比第36-37页
  3.3 本章小结第37-38页
第4章 混合遗传算法在IPMSM优化设计中的应用第38-52页
  4.1 遗传算法简介第38-42页
    4.1.1 遗传算法的发展现状第38-39页
    4.1.2 遗传算法的基本原理第39-41页
    4.1.3 遗传算法基本操作参数的作用及性能分析第41-42页
    4.1.4 遗传算法在优化时存在的问题及混合遗传算法的提出第42页
  4.2 基于遗传算法的IPMSM优化设计第42-45页
    4.2.1 目标函数的建立及其标准化第43-44页
    4.2.2 GA优化及结果第44-45页
  4.3 基于混合遗传算法的IPMSM优化设计第45-49页
    4.3.1 田口法选取GA参数第46-47页
    4.3.2 利用优化后的参数对IPMSM进行GA优化第47-49页
    4.3.3 进一步田口优化第49页
  4.4 优化结果对比第49-51页
  4.5 本章小结第51-52页
第5章 结论与展望第52-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第58-59页
致谢第59页

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