本文针对电力变压器的电磁设计过程、优化方法、优化系统的体系结构,以及优化设计系统开发中采用的技术和处理方法展开了深入的讨论和研究,开发了一套干式变压器电磁计算优化设计系统。论文工作主要包括以下几方面的内容: (1)综述了电力变压器的结构特征和传统电磁设计的流程,分析了变压器电磁设计中的设计流程、设计目标、方案组合等重点问题,研究了变压器的评价准则的选择和计算。同时对变压器电磁设计计算的细节做了深入分析,理清了变压器设计中各个步骤、各个部件之间的相互关系,成功地将变压器计算中的一些核心的计算过程程序化。 (2)深入研究和分析了目前变压器优化设计的研究和实践中所采用的优化方法,包括比较成熟的循环遍历法和其他还处于研究阶段或还有缺陷的方法,对这些算法的原理、应用情况、优缺点进行了比较和总结。 (3)将ODBC(开放数据库互连)和OLE(对象链接和嵌入)自动化技术引入电力变压器的电磁优化设计系统中,一改以往的设计软件封闭的弊病,具有出色的可扩展性,充分利用了现代操作系统环境的先进功能。以oLE自动化技术为基础的计算单自动生成技术,使变压器设计软件能够在更大程度上协助设计人员的工作,将设计人员从简单劳动中解脱出来,使设计软件能够真正成为全面的变压器优化设计软件。 (4)将各种型式的敞开式和环氧浇注干式变压器电磁计算优化设计整合到同一系统中,方便了用户不同的设计要求,同时根据专家理论设计了众多人工干预设计的环节,令本软件更具有系统性、实用性、开放性和个性。 (5)对当前热门的非晶合金变压器进行了简要介绍,并指出非晶合金变压器的优缺点,分析了其即将全面使用的趋势。同时对非晶合金干式变压器的优化设计进行了研究和探讨,给下一步的工作指明了方向。
上传时间: 2013-05-28
上传用户:王庆才
音圈电机(VoiceCoilMotor,简称VCM)是特种直线电机,其工作原理与扬声器的音圈类似。其最突出的特点是体积小、重量轻,动作速度快,可以达到很高的定位精度,推力均匀。自从问世以来,广泛的应用在计算机存储设备、航天仪器(例如航天制冷机)、精密测距仪器(例如霍尔位移测量装置)、精密车床以及移动电话中。目前,生产出的VCM电机广泛应用于消费类和生产类市场,特别是高档家用电器和计算机中。 针对目前我国VCM结构设计的不足及工艺的落后,本文结合现有的加工工艺,研究永磁VCM的设计及结构优化,具体内容如下: 首先,介绍VCM工作原理,以及内磁式与外磁式、长音圈与短音圈、动圈式与动铁式、直线式与摇臂式等不同结构VCM及相应特点,阐述了力矩常数的意义及其对电机性能的影响,并详细介绍了VCM在光盘驱动器、硬盘驱动器,以及在电刷试验台(提供静压力)中的典型应用。 其次,从电机电磁场的基本理论出发,介绍有限元及其在电磁场仿真计算中的应用,并采用有限元软件ANSYS,结合实际算例,对VCM进行建模和仿真。 再次,文中详细介绍了永磁VCM的设计过程,提出了设计方法以供参考,其中包含了定量计算,包括了永磁体材料的选择、体积的计算,音圈的设计(匝数计算及选型),以及电机整体的机械结构设计。 最后,结合设计VCM应当遵循的原则,提出了若干结构优化设计方案。在理论推导和分析的基础上,结合仿真软件ANSYS,对几种结构分别进行了电机电磁场以及电机性能的仿真分析,其中包括:采用钕铁硼永磁的单励磁结构VCM与传统铁氧体VCM的性能差异;增加极靴对VCM性能影响;增加短路环及变换结构对VCM动态响应速度的影响等。
上传时间: 2013-06-10
上传用户:wanghui2438
针对冷链物流配送车辆路径优化问题,分析云计算模式下处理配送车辆实时路径的优势,建立了冷链物流配送车辆路径优化应用服务架构;并在该架构下获取多源实时交通信息,分析车辆配送时间和综合成本,构建了冷链物流配送车辆路径优化模型,并在云计算环境下利用粗粒度并行遗传算法对模型进行求解,实验结果表明云计算环境下冷藏车辆实时路径优化方法是有效的,该方法对冷链物流配送成本实现精细化控制,提高配送服务效率,具有实际意义。
上传时间: 2013-10-08
上传用户:peterli123456
一个计算圆周率的自编程序(带原码)。可以计算40000位以内的圆周率。经过充分优化,速度非常快。 开发平台:turbo-pascal 7.0, 嵌入汇编。
上传时间: 2015-01-13
上传用户:ynwbosss
ADI BF535 DSP 图象直方图计算汇编优化源码
上传时间: 2015-02-09
上传用户:klin3139
ADI BF535 DSP 图象5*5卷积计算汇编优化源码
上传时间: 2014-11-11
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ADI BF535 DSP 修正型DCT(MDCT)36点计算汇编优化源码
上传时间: 2014-08-24
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ADI BF535 DSP MDCT 12点计算汇编优化源码
上传时间: 2014-01-13
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
标签: evolutionary computation PSO 粒子群
上传时间: 2015-03-28
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工程优化和数值计算中常用的优化程序,包括 lp,nlp,linesearch,lagrange,dfp等
上传时间: 2014-11-18
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