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基于遗传算法的风力发电行星传动系统多目标模糊优化

李武 聂松辉 陈方述

李武, 聂松辉, 陈方述. 基于遗传算法的风力发电行星传动系统多目标模糊优化[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(11): 1801-1805.
引用本文: 李武, 聂松辉, 陈方述. 基于遗传算法的风力发电行星传动系统多目标模糊优化[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(11): 1801-1805.
Li Wu, Nie Songhui, Chen Fangshu. Multi-objective Fuzzy Optimization for Planetary Transmission System of Wind Turbine Based on Genetic Algorithms[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(11): 1801-1805.
Citation: Li Wu, Nie Songhui, Chen Fangshu. Multi-objective Fuzzy Optimization for Planetary Transmission System of Wind Turbine Based on Genetic Algorithms[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(11): 1801-1805.

基于遗传算法的风力发电行星传动系统多目标模糊优化

基金项目: 

湖南省教育厅优秀青年科研项目(08B081)

湖南省科技厅研究项目(2011GK3203)

博士科研启动项目(08QDZ42)

教育部工程研究中心项目(09-FZGJ04)资助

详细信息
    作者简介:

    李武(1988-),硕士研究生,研究方向为风力发电技术和现代设计方法,liwu0501@163.com;聂松辉(联系人),教授,博士,niesonghui@126.com

    李武(1988-),硕士研究生,研究方向为风力发电技术和现代设计方法,liwu0501@163.com;聂松辉(联系人),教授,博士,niesonghui@126.com

Multi-objective Fuzzy Optimization for Planetary Transmission System of Wind Turbine Based on Genetic Algorithms

  • 摘要: 行星传动系统的性能对风力发电机的效率及可靠性都有重要影响。对1.5 MW风力发电传动系统的结构进行了分析,以体积最小和重合度最大为目标函数,考虑传动系统的几何参数约束、性能约束、可靠性强度约束等约束条件,建立了风力发电行星传动系统的多目标优化数学模型。对优化模型进行模糊处理,使优化更接近工程实际应用。应用遗传算法对多目标模糊优化模型求解,避免了局部寻优,从而获得全局最优解。实例分析结果表明:在保证系统可靠性的同时,系统的体积、稳定性和承载能力都得到了明显改善。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-09-20
  • 刊出日期:  2015-06-10

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