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时间:2019-01-29
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1、浙江工业大学硕士学位论文requirementsofthemotormulti—objectiveoptimizationdesign.Theresearchworkofthispaperissupportedbytheimportantscience&technologyspecificprojectsofZhejiang(2008C01011—1).KeyWords:three-phaseasynchronousmotor,optimizationdesign,mathematicalmodel,multi-objective
2、antcolonyalgorithm目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.i第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..11.1课题背景和研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11.1.1概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.1.2电机优化设计的关键理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21.2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..21.3论文的主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..4第2章多目标优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
3、⋯⋯⋯⋯⋯..52.1多目标优化简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..52.2多目标优化描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..52.3智能优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.82.3.1模拟退火算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.82.3.2遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.102.3.3禁忌搜索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132.3.4免疫算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.142.4三相异步电机优化系统中的多目标
4、优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..162.4.1多目标遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.162.4.2混合多目标模拟退火算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..172.5多目标蚁群算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.192.5.1算法基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.192.5.2基于蚁群算法的多目标优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯212.5.3算法测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.242.6小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
5、.29第3章电机多目标优化设计数学模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯303.1目标函数的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.303.2优化变量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.323.3约束条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.343.4小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..35第4章多目标蚁群算法在电机优化中的应用及结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯..j..364.1优化设计流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯364.2优化设计程序实现。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.374
6、.3优化结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯414.4小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..43第5章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯445.1总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..445.2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..44参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..46致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯49攻读学位期间参加的科研课题及成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..50浙江工业大学硕士学位论文1.1课题背景和研究意义
7、第1章绪论1.1.1概述目前,我国的国民经济建设规模日益扩大,工业化进程突飞猛进,但是也付出了资源消耗高、浪费大、环境污染严重的代价。随着经济的持续增长和人口的不断增加,淡水、土地、能源、矿产等资源短缺制约经济发展的矛盾越来越明显,可持续发展受到严峻挑战。为此政府大力提倡节能减排,这是贯彻落实科学发展观、构建社会主义和谐社会的重大举措。电力工业是节能减排的重点领域,作为工业生产中的一种重要的动力设备,异步电动机的用电量巨大。由于异步电机与其他类型电机相比具有结构简单、质量较小、生产成本低、运行和维护方便等优点,在国内外都被广泛应用
8、于家电、驱动机床、风力发电、医疗设备等各个领域。然而,这些异步电机一般都是按照设计的负载进行选择的,但在实际使用中,大都不在满负荷状态下运行。由于电机的负载效率低造成电能的严重浪费实在令人痛惜。根据中国工业和信息化部统计,2008年全国发电量34,
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