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multi-objective optimization Design of Inset-surface Permanent Magnet Machine Considering Deterministic and Robust Performances

引用

Chinese Journal of Electrical Engineering 2021年第3期7卷 73-87页

作者： Gaohong Xu Zexin Jia Wenxiang Zhao Qian Chen Guohai Liu School of Electrical and Information Engineering Jiangsu UniversityZhenjiang 212013China

The inset-surface permanent magnet(ISPM)machine can achieve the desired electromagnetic performance according to the traditional deterministic ***,the reliability and quality of the machine may be affected by the essential manufacturing tolerances and unavoidable noise factors in mass *** address this weakness,a comprehensive multi-objective optimization design method is proposed,in which robust optimization is performed after the deterministic *** response surface method is first adopted to establish the optimization objective ***,the sample points are obtained via Monte Carlo simulation considering the design-variable *** Design for Six Sigma approach is adopted to ensure the robustness of the design ***,the barebones multi-objective particle swarm optimization algorithm is used to obtain a compromise solution.A prototype is manufactured to evaluate the effectiveness of the proposed *** to the finite-element analysis and experimental tests,the electromagnetic performance and reliability of the machine are significantly enhanced with the proposed method.

关键词： multi-objective optimization design robust design Design for Six Sigma Monte Carlo simulation barebones multi-objective particle swarm optimization

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