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基于粒子群算法的强迫风冷散热器多目标优化
文献摘要：
电力电子系统对强迫风冷散热器提出了低热阻、小型化和轻量化的要求,本文在考虑现有散热器设计方法的不足之后,通过散热器结构及其等效热阻网络构建热阻、压降和质量最小的多目标优化模型.针对当前粒子群算法求解多目标模型时存在的局限性,本文采用多种改进策略提高算法的性能.计算和仿真结果显示,优化后的强迫风冷散热器的热阻、压降、质量均有减小,功率器件表面温度明显降低,验证了多目标优化模型及算法的有效性.
文献关键词：
强迫风冷散热器;多目标优化;粒子群算法(PSO);改进策略
中图分类号：
作者姓名：
王玲;李俐;朱翔鸥;王守冬;孙创
作者机构：
温州大学电气与电子工程学院,浙江 温州 325035;浙江正泰电器股份有限公司,浙江 温州 325603
文献出处：
引用格式：
[1]王玲;李俐;朱翔鸥;王守冬;孙创-.基于粒子群算法的强迫风冷散热器多目标优化)[J].电气技术,2022(02):20-25
A类：
强迫风冷散热器
B类：
粒子群算法,电力电子,电子系统,低热,小型化,散热器结构,等效热阻,热阻网络,网络构建,压降,多目标优化模型,多目标模型,改进策略,功率器件,表面温度,PSO
AB值：
0.183895
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