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基于Kriging和NSGA-Ⅲ算法的汽车交流发电机温度场预测
文献摘要：
基于克里金(Kriging)代理模型和非支配解排序遗传算法III型(NSGA-Ⅲ),对汽车交流发电机在不同工况下各部件的温度场分布情况进行预测.首先采用流固耦合有限元计算软件,对发电机全局温度场分布进行了仿真分析,结果表明在10000 r/min下稳定运行时,整机最高温度位于三相定子绕组上及最低温区域出现在冷却扇叶,并进行了试验校验,同时选择了合适的样本测量位置及运行工况.然后基于Pareto多目标优化理论,构建温度场预测的Kriging代理模型,并通过NS-GA-Ⅲ优化算法逐代寻优,选取Mobw为子代选择评价指标,最后利用MAPE进行预测误差分析.研究表明,采用该方法预测温度场分布的最大误差为2.78％,高速、长时间运行工况的预测更加精确,误差为0.53％,所述预测算法具有较高的有效性、准确性和便捷性.
文献关键词：
汽车交流发电机;温度场分布;预测;Kriging代理模型;三代遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
黄燕;李露;蒋孝文;董大伟;马兴桥
作者机构：
西南交通大学 机械工程学院,四川 成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]黄燕;李露;蒋孝文;董大伟;马兴桥-.基于Kriging和NSGA-Ⅲ算法的汽车交流发电机温度场预测)[J].电机与控制学报,2022(01):86-95
A类：
Mobw,三代遗传算法
B类：
Kriging,NSGA,汽车交流发电机,电机温度,温度场预测,于克里,克里金,代理模型,非支配解,III,不同工况,温度场分布,流固耦合,有限元计算软件,整机,最高温度,三相,定子绕组,最低温,低温区域,扇叶,校验,运行工况,Pareto,多目标优化理论,子代选择,选择评价,MAPE,预测误差,误差分析,测温,最大误差,长时间运行,预测算法,便捷性
AB值：
0.3341
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