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基于改进人工搜索群算法的真空灭弧室优化
  • ISSN号:1007-2373
  • 期刊名称:《河北工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN92[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室,天津300130
  • 相关基金:国家自然科学青年基金(51107030);河北省自然科学基金(E2011202040,E2011202053)
中文摘要:

人工搜索群算法是一种新颖的智能优化算法,针对算法步长对算法性能影响显著的特点,本文提出了变步长的改进算法,并利用高维复杂测试函数对其进行了性能测试和比较.在建立72.5kV高压真空灭弧室有限元模型和优化模型的基础上,以真空灭弧室内部电场分布更加均匀为设计目标,利用改进人工搜索群算法对72.5kV高压真空灭弧室进行了优化设计,并对优化设计前后真空灭弧室内部电场分布进行了分析比对.优化设计结果表明改进的人工搜索群算法可有效解决电磁领域的优化设计问题.

英文摘要:

Artificial Searching Swarm Algorithm is a novel intelligent optimization algorithm. Since the algorithm step influences the algorithm performance conspicuously, this paper puts forward the improved algorithm of variable step and carries out the performance test and comparison via high dimensional complex test functions. Based on the finite element model and the optimization model of 72.5KV high voltage vacuum interrupter, 72.5KV high voltage vacuum imerrupter is optimized to make the internal electric field distribution of high voltage vacuum interrupter more uniform through improved artificial search group algorithm. Then, analysis and comparison of the internal electric field distribution of vacuum interrupter before optimization designing and after optimization designing are performed. Optimization designing results show that improved artificial searching swarm algorithm can solve the problems in optimization design of electromagnetic field effectively.

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期刊信息
  • 《河北工业大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河北省教育厅
  • 主办单位:河北工业大学
  • 主编:郭士杰
  • 地址:天津市北辰区双口镇西平道5340号
  • 邮编:300401
  • 邮箱:xuebao@hebut.edu.cn
  • 电话:022-60438311
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-2373
  • 国内统一刊号:ISSN:13-1208/T
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1999年河北省高校学报“三优”评比优秀学报一等奖,2000年河北省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:6302