【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法和ANSYS仿真的磁通变换器的优化设计 方法
本专利技术涉及磁通变换器的优化设计领域,具体涉及一种基于遗传算法和ANSYS仿 真的磁通变换器的优化设计方法。
技术介绍
随着嵌入式微处理器技术的发展,越来越多的数字化控制器引入到了传统的低压 电器中。在新型的低压电器中,一般通过电流互感器来感应信号,通过微处理器来分析判 断,最后通过磁通变换器来驱动低压电器的触头或机构,实现低压电器的断开或跳闸。因 此,磁通变换器起着传统低压电器机构与新型的数字化控制器的信号传递作用。 如图1所示,为一个典型的磁通变换器。包括有一个U型带两边对称固定爪的磁 轭2,磁轭中装有线圈骨架3、顶杆4、线圈5,永磁体1被固定于U型磁轭2和线圈骨架3的 一部分之间。线圈骨架3内还装有,并有设计有一台阶孔防止顶杆4脱出。顶杆4装有、卡 簧8以及缓冲垫7。 图1所示状态为磁通变换器处于吸合状态,顶杆收到两个方向相反的力,分别为 永磁体对顶杆的吸力和弹簧对顶杆的斥力,在吸合状态下,永磁体的吸力大于弹簧的斥力, 从而使顶杆吸附在永磁体上。当线圈通电时,线圈中会产生一些磁通,对顶杆产生一个与弹 簧斥力方向相同的力,当线圈对顶杆的斥力和弹簧斥力的合力大于永磁体的吸力的时候, 顶杆弹出,推动相应的脱扣执行装置。 如图2所示,为磁通变换器及驱动电路的相互关系示意图。虚框表示驱动电路。该 驱动电路的作用是接受来自微处理器的信号(高电平:5V/3. 3V,低电平:0V),然后通过对 电容的充放电,实现对磁通变换器的控制。驱动电路的稳定性和可靠性,关系整 ...
【技术保护点】
一种基于遗传算法和ANSYS仿真的磁通变换器的优化设计方法,其特征在于具体步骤如下:(1):选取磁通变换器驱动电路中的电阻R、电容C和驱动电路电压U作为影响磁通变换器最终动作性能的优化变量,每一组电阻R、电容C和驱动电路电压U的取值作为种群中的一个个体,设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,进行初始化,产生初始种群;(2):定义适应函数:采用模糊函数作为适应度fi评价子程序,用于计算步骤(1)得到的初始种群P(t)中各个个体的适应度fi,衡量磁通变换器动作性能的两个指标:顶杆弹出的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t;(3):对初始种群中的个体进行二进制编码,进行遗传操作,所述遗传操作包括复制交叉和变异;(3.1)复制:一代种群中所有个体(假设共m个)按适应度fi成比例的依次组成一个圆形的轮盘,随机转动轮盘,当轮盘停下来时,轮盘上指针所指向的个体就是被选中的个体,旋转m次轮盘,选出m个个体后代;(3.2)交叉:第一步在种群中随机抽取两个个体,作为交叉操作的父个体,第二步是随机地选择交叉点,对匹配的位串进行交叉繁殖,产生一对新的位串;具体过程如下:设个体的基因长度为n,在[0,n ...
【技术特征摘要】
1. 一种基于遗传算法和ANSYS仿真的磁通变换器的优化设计方法,其特征在于具体步 骤如下: (1) :选取磁通变换器驱动电路中的电阻R、电容C和驱动电路电压U作为影响磁通变 换器最终动作性能的优化变量,每一组电阻R、电容C和驱动电路电压U的取值作为种群中 的一个个体,设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,进行初始化,产生初始种群; (2) :定义适应函数:采用模糊函数作为适应度fi评价子程序,用于计算步骤(1)得到 的初始种群P(t)中各个个体的适应度fi,衡量磁通变换器动作性能的两个指标:顶杆弹出 的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t ; (3) :对初始种群中的个体进行二进制编码,进行遗传操作,所述遗传操作包括复制交 叉和变异; (3. 1)复制:一代种群中所有个体(假设共m个)按适应度fi成比例的依次组成一个圆 形的轮盘,随机转动轮盘,当轮盘停下来时,轮盘上指针所指向的个体就是被选中的个体, 旋转m次轮盘,选出m个个体后代; (3. 2)交叉:第一步在种群中随机抽取两个个体,作为交叉操作的父个体,第二步是随 机地选择交叉点,对匹配的位串进行交叉繁殖,产生一对新的位串;具体过程如下:设个体 的基因长度为n,在[0, n]的范围内,随机地选取一个整数值k作为交叉点,将两个配对位 串从位置k后的所有字符进行交换,从而生成两个新的位串; (3.3)变异:对个体进行小概率的替换,即将变异算子作用于群体,对群体中的个体串 的某些基因值作变动; (4) :对个体进行二进制解码,选取个体,调用ANSYS仿真子程序得到二维数据表格,调 用Runge-Kutta动态计算子程序进行动态特性计算,得到分别对应每一个个体的顶杆弹出 的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t的结果; (5) :将新种群中不符合限制条件的个体染色体编码进行修正,对初始种群P(t)中各 个个体的顶杆弹出的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t进行适应度fi计算,调用评 价子程序,判断是否继续进行遗传操作;若否,转到步骤(7);若是,返回步骤(3); (6) :把在后代中出现的最高适应度fi的个体作为遗传算法运行的结果,储存该个体的 电阻R、电容C和驱动电路电压U的取值,这一结果可以是问题的解或近似解。2. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(2)中,适应度fi评价子程序...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄世泽,郭其一,李凡璋,陈聪,许慧,
申请(专利权)人:同济大学,
类型:发明
国别省市:上海;31
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