System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种MATLAB与MAXWELL相结合的线圈参数优化方法技术_技高网

一种MATLAB与MAXWELL相结合的线圈参数优化方法技术

技术编号:41287071 阅读:9 留言:0更新日期:2024-05-11 09:35
本发明专利技术涉及一种MATLAB与MAXWELL相结合的线圈参数优化方法,属于换能激发线圈结构设计技术领域。本发明专利技术中使用TSEMO算法作为优化算法,TSEMO算法是一种随机元启发式算法,它采用高斯过程作为代理,使用频谱采样技术对高斯过程进行采样以结合超体积质量指标和NSGA‑Ⅱ使用Thompson采样,从而在每次迭代时选择新的评估点,对参数空间进行智能搜索,极大的提高了计算效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种matlab与maxwell相结合的线圈参数优化方法,属于换能激发线圈结构设计。


技术介绍

1、在无线能量传输的过程中,主副线圈间的传输效率是评判结构参数优劣的重要依据。线圈的各项参数如主副线圈匝数、线圈间的距离和线圈的粗细等等都会影响无线能量传输的传输效率。所以为了找到传输效率的最大值,需要在有限元仿真软件中调整不同的参数去寻找最优值。

2、但在线圈的有限元仿真设计过程中存在两个主要问题,一个是线圈的参数种类较多,不同参数的组合数量庞大,人工建模仿真遍历整个空间计算起来时间成本较高,而且容易出现人为错误;另一个问题是在许多场景中,比如在计算传输效率和涡流时,多个优化目标的最优参数并不一致,即优化其中一个指标的同时会导致另一个指标下降。


技术实现思路

1、本专利技术的技术解决问题是:克服现有技术的不足,提出一种matlab与maxwell相结合的线圈参数优化方法,此方法通过matlab代码生成vbscript代码控制有限元仿真软件maxwell进行建模,传递参数,得到仿真结果后传递结果回matlab完善代理模型,并计算下一个可能的最优结果并进行迭代。

2、本专利技术的技术解决方案是:

3、一种matlab与maxwell相结合的线圈参数优化方法,该方法的步骤包括:

4、(1)初始化仿真环境,在maxwell中绘制发射线圈和接收线圈,绘制结束后生成vbscript脚本;

5、所述步骤(1)中,初始化仿真环境的方法为:设置几何模式为关于z轴的圆柱体、设置求解结果;

6、所述步骤(1)中,绘制发射线圈和接收线圈的方法为:绘制接收线圈圆形和发射线圈圆形,接收线圈包裹在发射线圈内,接收线圈圆形直径为接收线圈直径,接收线圈圆形的间距为接收线圈间距,垂直方向复制接收线圈圆形,复制个数为接收线圈匝数;发射线圈圆形直径为发射线圈直径,发射线圈圆形的间距为发射线圈间距,垂直方向复制发射线圈圆形,复制个数为发射线圈匝数;

7、(2)将步骤(1)生成的vbscript脚本转换成matlab代码,在matlab使用actxserver函数生成com服务器,通过invoke函数调用转换成的matlab代码,创建maxwell桌面程序并创建模型并仿真;

8、所述步骤(2)中,创建模型时使用步骤(1)中的如下参数创建初始化样本集;如下参数包括接收线圈间距、接收线圈直径、发射线圈间距、发射线圈直径、接收线圈匝数、发射线圈匝数;

9、(3)使用当前初始化样本集为每个目标构建高斯过程,找到采样函数的帕累托前沿,找到最大提高目标函数的新点,并将找到的新点添加到初始化样本集中;

10、(4)将添加了新点的初始化样本集替换步骤(3)中的当前初始化样本集重复步骤(3),继续不断迭代,得到一个最优的结果,即使用添加了新点的初始化样本集为每个目标构建高斯过程,找到采样函数的帕累托前沿,找到最大提高目标函数的新点,并将找到的新点添加到初始化样本集中。

11、有益效果

12、(1)本专利技术中使用tsemo算法作为优化算法,tsemo算法是一种随机元启发式算法,它采用高斯过程作为代理,使用频谱采样技术对高斯过程进行采样以结合超体积质量指标和nsga-ⅱ使用thompson采样,从而在每次迭代时选择新的评估点,对参数空间进行智能搜索,极大的提高了计算效率。

13、(2)本专利技术中使用matlab代码生成vbscript代码控制maxwell并进行数据传输,matlab可以方便的编写算法代码并进行数据处理与分析,vbscript可以直接操控maxwell进行建模与仿真,使用matlab生成vbscript代码控制maxwell并进行数据传输可以同时结合matlab和vbscript两者的优点。

14、(3)本专利技术中使用matlab根据参数空间进行自动化遍历,优化仿真过程,自动化仿真可以提高效率和准确性,降低成本,可以灵活的根据参数空间调整参数,仿真大量数据集。

15、(4)本专利技术公开了一种matlab与maxwell相结合、基于tsemo算法的线圈自动化仿真与参数优化设计方法。本文针对线圈人工仿真建模存在的问题,使用matlab软件自动化编写有限元vbscript脚本代码,生成本地com服务器控制maxwell软件,使其能够实现建模,网格划分、仿真设置、边界条件设置、结果导出等一系列操作。它还能根据参数空间进行自动化遍历,优化仿真过程;该方法同时针对仿真过程中存在的多目标优化及参数空间较大的问题,采用tsemo算法进行优化。

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【技术保护点】

1.一种MATLAB与MAXWELL相结合的线圈参数优化方法,其特征在于该方法的步骤包括:

2.根据权利要求1所述的一种MATLAB与MAXWELL相结合的线圈参数优化方法,其特征在于:

3.根据权利要求1所述的一种MATLAB与MAXWELL相结合的线圈参数优化方法,其特征在于:

4.根据权利要求1所述的一种MATLAB与MAXWELL相结合的线圈参数优化方法,其特征在于:

【技术特征摘要】

1.一种matlab与maxwell相结合的线圈参数优化方法,其特征在于该方法的步骤包括:

2.根据权利要求1所述的一种matlab与maxwell相结合的线圈参数优化方法,其特征在于:

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【专利技术属性】
技术研发人员:申强严泽旭王小康
申请(专利权)人:北京理工大学
类型:发明
国别省市:

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