Optymalizacja dławika wygładzającego z zastosowaniem metody roju cząstek

• Autorzy: Knypiński Łukasz , Krótki Mateusz , Kurzawa Milena

Identyfikatory

DOI

10.21008/j.1897-0737.2020.104.0004

Warianty tytułu

EN

Optimization of the smoothing choke using the particle swarm optimization method

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono algorytm oraz oprogramowanie do optymalizacji parametrów strukturalnych dławika wygładzającego. Aplikację komputerową opracowano w środowisku programistycznym Borland Delphi 7.0. Aplikacja komputerowa składa się z nadrzędnej procedury optymalizacyjnej współpracującej z matematycznym modelem urządzenia. W obliczeniach wykorzystano uproszczony model zjawisk w dławiku. Projektowane urządzenie opisano przy wykorzystaniu czterech zmiennych decyzyjnych. Analizowano trzy testowe zadania optymalizacji: zadanie bez ograniczeń oraz dwa zadanie z ograniczeniami. Przedstawiono i omówiono wybrane przykłady obliczeń optymalizacyjnych.

EN

In the article an algorithm and computer software for optimization of structural parameters of smoothing choke is presented. The computer software was developed in the Borland Delphi 7.0 environment. The particle swarm optimization method was applied in the optimization procedure. The designed devices were described by four design variables. The two types of optimization problem were solved: (a) unconstrained optimization problem and (b) the constrained optimization problem. Selected result of computer simulation were presented and discussed.

Słowa kluczowe

PL

optymalizacja; metoda roju cząstek; metoda funkcji kary zewnętrznej; dławik wygładzający

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2020
• Tom: No. 104
• Strony: 45--54
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Knypiński Łukasz

• Politechnika Poznańska

autor

Krótki Mateusz

• Politechnika Poznańska

autor

Kurzawa Milena

• Politechnika Poznańska

Bibliografia

• [1] Quyang J., Lowther D., A novel adaptation approach for electromagnetic optimization, Archives of Electrical Engineering, vol. 60, no. 4, pp. 473–483, 2011.
• [2] Młynarek P., Kowol M., Analiza polowo-obwodowa silnika synchronicznego z magnesami trwałymi o rozruchu częstotliwościowym, Zeszyty Problemowe – Maszyny Elektryczne, Nr 100, s. 73–76, 2013.
• [3] Belahcen A., Floran M., El-Hadi-Zaim M., Kolondzovski Z., Combined FE and particle swarm algorithm for optimization high speed PM synchronous machine, COMPEL, pp. 475–484.
• [4] Knebl L., Bianchi N., Bacco G., Ondrusek C., Synchronous Reluctance Motor analytical model cross-saturation and magnetization analysis, Przegląd Elektrotechniczny, R. 96, no. 1, pp. 108–112, 2020.
• [5] Knypiński Ł., Adaptation of the penalty function method to genetic algorithm in electromagnetic devices designing, COMPEL, vol. 38, no. 4, pp. 1285–1294, 2019.
• [6] Knypiński Ł., Modified grey wolf method for optimization of PM motors, ITM Web of Conferences, vol. 28, pp. 1–2, 2019.
• [7] Wojciechowski R., Analysis and optimization of an axial flux permanent magnet coreless motor based using superposition principle and genetic algorithm, Archives of Electrical Engineering, vol. 65, no. 3, pp. 601–611, 2016.
• [8] Amorialis E.I., Tsili M.A, Paparigas D.G., Kladas A.G, Global transformer design optimization using deterministic and non deterministic algorithm, IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 50, no. 1, pp. 383–394.
• [9] Ming-Hua Lin, Jung-Fa Tai, Chian-Son Yu, A review of deterministic optimization methods in engineering management, Mathematical Problems in Engineering, vol. 212, pp. 34–49, 2012.
• [10] Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprochna P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań, Wydawnictwo PWN, Warszawa 2009.
• [11] Knypiński Ł., Optymalizacja silników o magnesach trwałych na podstawie polowo-obwodowego modelu zjawisk elektromagnetycznych, Rozprawa doktorska, s. 200, 2016.
• [12] Knypiński Ł., Optimal design of the rotor geometry of line-start permanent magnet synchronous motor using the bat algorithm, Open Phisycs, pp. 965–970, 2017.
• [13] Bednarek K., Kasprzyk L., Przyśpieszenie obliczeń elektrodynamicznych i optymalizacyjnych przez zastosowanie algorytmów równoległych, Przegląd Elektrotechniczny, no. 12, pp. 65–68, 2009.
• [14] Kennedy J., Eberhart R., Particle swarm optimization, Proceedings of International Conference on Neutral Networks, Perth, Australia, 1995.
• [15] Gao D., Li X., Chen H., Application of improved particle swarm optimization in vehicle car worthiness, Mathematical Problem in Engineering, vol. 2019, doi: 10.1155/2019/8164609, pp. 1–10, 2019.
• [16] Li. Y., Ma. L., Fault diagnosis of power transformer based on improved particle swarm optimization OS-ELM, Archives of Electrical Engineering, vol. 68, no. 1, pp. 161–172, 2019.
• [17] Zhan X., Zou D., Shen X., A novel simple particle swarm optimization algorithm for global optimization, Mathematics, vol. 6, no. 287, doi: 10.3390/math6120287, pp. 1–34, 2018.
• [18] Nermend K., Wielokryterialna metoda wektora preferencji jako narzędzie wspomagające proces decyzyjny, Przegląd Statystyczny, Rocznik LXII, no. 1, s. 93–115, 2015.
• [19] Knypiński Ł., Nowak L., Sujka P., Radziuk K., Application of a PSO algorithm for identification of a parameters of Jiles-Atherton hysteresis model, Archives of Electrical Engineering, vol. 61. No. 2, pp. 139–148, 2012.
• [20] Łopatowska J., Wykorzystanie metody planowania i sterowania produkcją zgodnej z teorią ograniczeń do optymalizacji procesu produkcyjnego, Logistyka, s. 21–26, 2007.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).