發(fā)布時間：2021-01-19 14:58

　　本課題來源于國家自然科學基金項目“考慮不確定因素下電磁場逆問題的可靠性優(yōu)化設計研究”（基金編號:51507105）。實際工程應用對電工裝備的性能設計提出了較高的要求。電工裝備的性能與影響因素之間呈現復雜的非線性關系,致使優(yōu)化算法與有限元性能分析直接結合進行尋優(yōu)的方法易于陷入局部最優(yōu),且耗費昂貴的計算成本。針對此問題,采用代理模型取代尋優(yōu)過程中的性能分析,受到電氣工程領域研究者的青睞。由于構造技術的限制,單一代理模型往往僅適用于某一類或某幾類問題,對于其他情形的問題,其優(yōu)化結果會有較大偏差。對于大規(guī)模復雜的工程問題,單一代理模型通常會引起優(yōu)化算法失效,或以犧牲計算成本（增加樣本點數目）換得尋優(yōu)精度。因此,對于復雜電工裝備的設計,開發(fā)高效、通用的基于代理模型的新型優(yōu)化算法意義較大。針對上述問題,本文提出一種基于混合代理模型的新型優(yōu)化算法。首先,本文基于普通Kriging模型、泛Kriging模型以及多二次型徑向基函數表面響應模型進行混合代理模型機制的構建。通過初始采樣點分別構建三個初始代理模型,并利用智能優(yōu)化算法對每個代理模型進行尋優(yōu),同時在每個代理模型中產生數量足夠大的測試點,并在測試點... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學遼寧省

【文章頁數】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

優(yōu)化前后定子槽

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[7]kriging元模型構造方法及其在電路優(yōu)化中的應用研究[D]. 鄧超.西安電子科技大學 2015
[8]粒子群算法在電機優(yōu)化設計中的應用[D]. 張羽.哈爾濱理工大學 2012
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本文編號：2987204