OPTIMIZATION OF INTERIOR PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS MOTOR USING EVOLUTIONARY OPTIMIZATION ALGORITHM
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F19%3APU132026" target="_blank" >RIV/00216305:26220/19:PU132026 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.feec.vutbr.cz/conf/EEICT/archiv/sborniky/EEICT_2019_sbornik.pdf" target="_blank" >http://www.feec.vutbr.cz/conf/EEICT/archiv/sborniky/EEICT_2019_sbornik.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
OPTIMIZATION OF INTERIOR PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS MOTOR USING EVOLUTIONARY OPTIMIZATION ALGORITHM
Popis výsledku v původním jazyce
The development of the interior permanent magnet synchronous motor has drawn a big interest over the last decade. This is due to the use of this kind of machine in the automotive industry, thanks to the machine high efficiency and high overload capability compare to other machine types. Using artificial intelligence or evolutionary optimization algorithms is possible to optimize the motor with maximum efficiency, lowest torque ripple and highest average torque, because a huge ammount and variety of geometry combinations are tested. This paper is focused on the overview of generally used optimization algorithms and optimization is demonstrated on Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA). Cost function and weight coefficients are also presented and used for optimization.
Název v anglickém jazyce
OPTIMIZATION OF INTERIOR PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS MOTOR USING EVOLUTIONARY OPTIMIZATION ALGORITHM
Popis výsledku anglicky
The development of the interior permanent magnet synchronous motor has drawn a big interest over the last decade. This is due to the use of this kind of machine in the automotive industry, thanks to the machine high efficiency and high overload capability compare to other machine types. Using artificial intelligence or evolutionary optimization algorithms is possible to optimize the motor with maximum efficiency, lowest torque ripple and highest average torque, because a huge ammount and variety of geometry combinations are tested. This paper is focused on the overview of generally used optimization algorithms and optimization is demonstrated on Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA). Cost function and weight coefficients are also presented and used for optimization.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20201 - Electrical and electronic engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2019
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
Proceedings of the 25th Conference STUDENT EEICT 2019
ISBN
978-80-214-5735-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
768
Strana od-do
664-668
Název nakladatele
Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
25. 4. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—