Optimal Design of Permanent Magnet Slotless Brushless DC Motors Using Cuckoo Optimization Algorithm
محل انتشار: چهارمین کنفرانس ملی و دومین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در مهندسی برق، مکانیک و مکاترونیک
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 523
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ELEMECHCONF04_291
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
This paper presents a new optimization method which is called Cuckoo optimization algorithm for optimal design of slotless permanent magnet brushless DC motor with surface mounted magnets. Nowadays, this motor is commonly used in industrial, medical and military applications such as, extruders, winders, cranes, propulsion system for drones, aircrafts, submarines, and high speed medical drills, surgical robot systems, and etc. An objective function has been proposed covering the power losses, material cost and volume of the motor besides the mechanical and electrical requirements. This method is based on capability of population-based optimization algorithms in finding the optimal solution. One sample case is used to illustrate the performance of the design approach and optimization technique. The superior performance of the COA is due to its ability to simultaneously refine a local search, while still searching globally. Also, simulation results illustrate that COA have a little dependency on variation of the parameters. In addition, COA was very fast, requiring a few seconds to find the optimum. The validity of optimization results is checked using two-dimensional Finite Element Analysis (FEA) and analytic method
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Naser Nemati
M.S.Student, Semnan Branch, Islamic Azad University, Iran
Abdollah Khalesi Doost
Assistant professor, Semnan Branch, Islamic Azad University, Iran
Mohammad t Asgary
Assistant professor, Semnan Branch, Islamic Azad University, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :