Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Magnet shape optimization of brushless machine by Self Organizing Migrating Algorithm.

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APU92512" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PU92512 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Magnet shape optimization of brushless machine by Self Organizing Migrating Algorithm.

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with AC motor optimization. Optimized machine is three phases 14kW Surface Mount Permanent Magnet (SMPM) machine intended to work with servo amplifier. The optimization is based on Self Organizing Migrating Algorithm SOMA with strategy All to One. Artificial intelligence algorithms are effective methods for searching global extremes of the objective functions. Target is to achieve maximum efficiency of SMPM, minimize losses and increase output power of the machine. As optimized parameters the diameters of magnet shape and length of air gap were chosen. The optimization algorithm is created in MATLAB, SPEED laboratory is used as solver, communication link is provided by ActiveX. Improved efficiency leads into reduced losses and lower temperature rise. Motor torque is calculated via a circular path integral of the Maxwell stress tensor in ANSYS program. The Maxwell stress tensor provides a convenient way of computing forces acting on bodies by evaluating a surface integra

  • Název v anglickém jazyce

    Magnet shape optimization of brushless machine by Self Organizing Migrating Algorithm.

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with AC motor optimization. Optimized machine is three phases 14kW Surface Mount Permanent Magnet (SMPM) machine intended to work with servo amplifier. The optimization is based on Self Organizing Migrating Algorithm SOMA with strategy All to One. Artificial intelligence algorithms are effective methods for searching global extremes of the objective functions. Target is to achieve maximum efficiency of SMPM, minimize losses and increase output power of the machine. As optimized parameters the diameters of magnet shape and length of air gap were chosen. The optimization algorithm is created in MATLAB, SPEED laboratory is used as solver, communication link is provided by ActiveX. Improved efficiency leads into reduced losses and lower temperature rise. Motor torque is calculated via a circular path integral of the Maxwell stress tensor in ANSYS program. The Maxwell stress tensor provides a convenient way of computing forces acting on bodies by evaluating a surface integra

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    III International Conference on Power Engineering, Energy and Electrical Drives

  • ISBN

    978-1-4244-9843-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    1-5

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Malaga (Spain)

  • Místo konání akce

    Torremolinos (Malaga)

  • Datum konání akce

    11. 5. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku