• polski
    • English
Lodz University of Technology Repository
TUL Repository
  • English 
    • polski
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Wydział Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki / Faculty of Electrical, Electronic, Computer and Control Engineering / W2
  • Artykuły (WEEiA)
  • View Item
  •   Home
  • Wydział Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki / Faculty of Electrical, Electronic, Computer and Control Engineering / W2
  • Artykuły (WEEiA)
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Application of mixed algorithms of optimization in designing of big power low voltage induction motors

Thumbnail
View/Open
Application_of_mixed_Lachecinski_2009.pdf (440.8Kb)
Date
2009
Author
Łacheciński, Sebastian
Metadata
Show full item record
Abstract
The thesis deals with a problem of designing low voltage high power induction motors. Hybrid optimization algorithms are used. Selected global and deterministic optimization algorithms with modifications are applied. These modifications are the author's original scientific contribution to their basic form.
 
Rozprawa dotyczy wykorzystania hybrydowych algorytmów optymalizacji do projektowania niskonapięciowych silników indukcyjnych dużych mocy. W pracy przedstawiono opracowane hybrydowe algorytmy optymalizacji: GA-R, ES-R, PSO-R, będące połączeniem trzech algorytmów optymalizacji globalnej, tj.: algorytmu genetycznego GA, strategii ewolucyjnej ES i algorytmu optymalizacji rojem cząstek PSO z odpowiednio zmodyfikowaną metodą Rosen-brocka. Ponadto dokonano porównania wyników obliczeń optymalizacyjnych silnika dla algorytmów optymalizacji globalnej jak i algorytmów hybrydowych. Zaimplementowane algorytmy wymagały wprowadzenia wielu zmian, tj. adaptacja do pracy tylko ze zmiennymi ciągłymi, tylko dyskretnymi oraz ciągłymi i dyskretnymi, przez zastosowanie odpowiednich funkcji dekodujących pojedyncze rozwiązanie dla metody deterministycznej oraz całe populacje rozwiązań dla algorytmów optymalizacji globalnej; dla algorytmu ES zmodyfikowanie wektora odchyleń standardowych w przypadku naruszenia ograniczeń kostkowych, oraz wprowadzenie procedury tasowania populacji rozwiązań zadaną ilość razy przed kolejną reprodukcją; dla algorytmów ES i PSO wprowadzenie procedur naprawy w przypadku naruszenia ograniczeń kostkowych przez danego osobnika. Zastosowanie hybrydowych algorytmów optymalizacji do optymalizacji silnika zmniejszyło koszty materiałowe i eksploatacyjne o około 20% w stosunku do silnika istniejącego, a uzyskane rozwiązania mają lepsze parametry eksploatacyjne.
 
URI
http://hdl.handle.net/11652/352
Collections
  • Artykuły (WEEiA) [128]

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV