Multiobjective Optimization Design of a Switched Reluctance Motor for Low-Speed Electric Vehicles With a Taguchi–CSO Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel multiobjective optimization design method for a switched reluctance motor (SRM) on low-speed electric vehicles (EVs). According to the indexes of a low-speed EVs propulsion system and the large torque ripple of the SRM, six objectives of geometric parameters optimization of the SRM are given, which are maximum speed, acceleration time (including in situ acceleration time and overtake acceleration time), maximum climbing gradient, energy usage ratio, and torque ripple factor. The rated parameters of the driving motor are given based on the basic parameters of the low-speed EVs. Based on the engineering design method, the dimension range of the SRM under the rated parameter range is confirmed. The dynamic simulation model of a low-speed pure EVs propulsion system is built in MATLAB/Simulink based on the finite element model of the SRM and the vehicle balance equation. Then, a multiobjective optimization design of the geometric parameters of the SRM is carried out by a Taguchi-chicken swarm optimization algorithm. The correctness of the finite element model is verified, and the accuracy of the multiobjective optimization is verified by the dynamic simulation results and the low-speed EV experiment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle