基于两种混合智能算法对变压器铁心截面设计的优化研究

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为了降低电力变压器制造成本,对实际大型铁心的设计原则进行了研究,考虑了油道、分裂片对铁心截面的影响。结合人工智能算法,提出了采用粒子群、基因遗传并结合邻域搜索的两种混合算法对铁心截面进行优化设计。通过对铁心模型建立特定的邻域解及邻域范围来实现邻域搜索,并分别结合粒子群、改进的基因遗传算法流程,建立新型电力变压器铁心截面优化设计方案。具有良好的优化效果。特别是应用在大型电力变压器铁心设计制造中,具有更多的成本节省空间。
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