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公开(公告)号:CN117217035A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202310910655.1
申请日:2023-07-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种机械式直流断路器用快速斥力机构优化设计方法,包括如下步骤:S1、利用有限元仿真软件对快速斥力机构进行仿真模型建立,然后进行数值仿真;S2、通过BP神经网络建立快速斥力机构的预测模型,将样本点导入BP神经网络预测模型,划分训练集和测试集,输出预测结果;S3、判断BP神经网络预测模型的模型误差是否满足要求,如果满足,使用NSGA‑II算法获得快速斥力机构的优化参数的Pareto前沿最优非支配解集,将优化结果代入到有限元仿真模型中进行结果对比,选择最优的结果作为快速斥力机构的结构参数。通过该方法优化后的参数改善了电磁斥力机构的动态特性,在满足结构参数和控制参数的约束条件下,电磁斥力机构的能量转换效率得到了提高。
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公开(公告)号:CN117951827A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202311867546.2
申请日:2023-12-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/14 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种电磁斥力机构结构优化设计方法,包括如下步骤:S1、利用有限元软件对电磁斥力机构结构机构进行CPRM仿真模型建立,对电磁斥力机构结构的结构参数进行单一化仿真;S2、根据仿真分析结果,确定优化目标;S3、采用Box‑Behnken试验设计方法,设计选取试验样本,将试验样本导入CPRM仿真模型中,进行计算得到两个优化目标的数值;S4、建立LSTM神经网络预测模型,将试验样本导入LSTM神经网络预测模型对LSTM神经网络预测模型进行训练和测试;S5、采用训练好的LSTM神经网络预测模型对电磁斥力机构结构机构的结构参数进行优化,最终确定CPRM优化参数组合。该方法实现降低CPRM所受应力、增大结构强度、满足长行程的多目标优化要求,提升快速机械开关的整体性能。
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