Motores lineales de imanes permanentes: principios de funcionamiento y optimización
En este libro inicialmente se abordan conceptos básicos de los motores lineales. Ya que no son tan conocidos como los motores rotativos. En este contexto. Se realiza una clasificación de los diversos tipos de motores lineales que existen y se explica el principio de funcionamiento de los motores lin...
- Autores:
-
González Palomino, Gabriel
- Tipo de recurso:
- Book
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/11162
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10614/11162
- Palabra clave:
- Redes neuronales (Computadores)
Neural networks (Computer science)
Motores eléctricos
Optimización matemática
Mathematical optimization
Electric motors
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En este libro inicialmente se abordan conceptos básicos de los motores lineales. Ya que no son tan conocidos como los motores rotativos. En este contexto. Se realiza una clasificación de los diversos tipos de motores lineales que existen y se explica el principio de funcionamiento de los motores lineales sincrónicos de imanes permanentes. Posteriormente se abordan fenómenos que afectan la calidad de las fuerzas de empuje del motor y las técnicas que se utilizan para reducir dichos fenómenos. También se abordan temas de optimización que se pueden aplicar al diseño del motor lineal. Incluyendo los métodos de inteligencia artificial. Al final se aplica un ejemplo de utilización de redes neuronales en combinación con un sencillo método de optimización multi-objetivo para lograr el mejor desempeño de dos modelos de motores lineales síncronos de imanes permanentes. Los dos modelos de motores analizados son simulados con un software de elementos finitos de aplicaciones electromagnéticas. Para obtener las características de fuerzas de empuje y las fuerzas indeseables que producen rizado en dicha fuerza de empuje. Luego se aplica una técnica .de diseño para reducir el rizado y se establece. Por medio de redes neuronales y la técnica de optimización multi-objetivo el mejor caso para obtener el máximo desempeño de los motores |
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Al final se aplica un ejemplo de utilización de redes neuronales en combinación con un sencillo método de optimización multi-objetivo para lograr el mejor desempeño de dos modelos de motores lineales síncronos de imanes permanentes. Los dos modelos de motores analizados son simulados con un software de elementos finitos de aplicaciones electromagnéticas. Para obtener las características de fuerzas de empuje y las fuerzas indeseables que producen rizado en dicha fuerza de empuje. Luego se aplica una técnica .de diseño para reducir el rizado y se establece. Por medio de redes neuronales y la técnica de optimización multi-objetivo el mejor caso para obtener el máximo desempeño de los motoresMotores lineales síncronos de imanes permanentes (PMLSM). Transformación de un motor rotativo en un motor lineal. Clasificación y topologías de los motores lineales. Técnicas constructivas utilizadas para reducir las fuerzas de diente y el rizado en el empuje de los PMLSM. Conceptos generales de optimización Frente de Pareto. Optimización. Convexidad. Métodos de optimización. Métodos básicos. Método de ponderación. Método de las e-restricciones Métodos no preferentes. Método de criterio global. Solución de compromiso neutral Métodos a posterior. Método de la métrica ponderada. Funciones de escalarización. Métodos de aproximación. Métodos a priori. Método de la función de utilidad. Ordenamiento lexicográfico. Programación por metas. Resumen. Técnicas de búsqueda. Algoritmos genéticos. Rueda de ruleta. Torneo de selección. Elitismo. El método de Kriging. Otras técnicas de generación de poblaciones iniciales. Enjambre de partículas. Redes neuronales. Técnica de búsqueda Hooke – Jeeves. Modelo Analítico. Principio de funcionamiento de los PMLSM. Velocidad del deslizador. Fuerza electromotriz inducida. Potencia electromagnética y empuje. Rizado en el empuje de un PMLSM. Fuerzas por armónicos en el empuje de reluctancia. Fuerzas por armónicos en el empuje síncrono. Fuerza por efecto de borde. Fuerza por los armónicos en la inducción magnética. Análisis del empuje y de las fuerzas de diente en los PMLSM mediante software de elementos finitos. Topologías a estudiar. Valores de inclinación de los imanes permanentes. Asignación de regiones. Definición de curvas de magnetización. Definición de la curva B-H del material ferromagnético. Definición de la curva B-H de los imanes permanentes. Definición de la velocidad síncrona del deslizador, los tiempos de simulación y las corrientes en los bobinados. Mallado del modelo. Ejecución de la simulación y resultados obtenidos. Fuerzas de empuje y de diente en el PMLSM-l. Fuerzas de empuje y de diente en el PMLSM-2. Análisis de los resultados. Análisis de los resultados en el PMLSM-l. Análisis de los resultados en el PMLSM-2 Optimización. Optimización del PMLSM-l Optimización del PMLSM-2. Uso de redes neuronales en la optimización del empuje y la fuerza de diente en los PMLSM. La neurona. Señales de entrada. Pesos sinápticos. Elementos de proceso. Procesamiento matemático en la neurona artificial La Red Neuronal Artificial (RNA). Arquitecturas de RNA. Redes monocapa. Redes multicapa. Redes recurrentes. Aprendizaje en una RNA. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisadoapplication/pdf168 páginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Institucional UAOMotores lineales de imanes permanentes: principios de funcionamiento y optimizaciónLibrohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33Textinfo:eu-repo/semantics/bookhttps://purl.org/redcol/resource_type/LIBinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Redes neuronales (Computadores)Neural networks (Computer science)Motores eléctricosOptimización matemáticaMathematical optimizationElectric motorsPublicationCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/a10148e8-8423-4b69-b4cf-7a0f241aa8bf/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81665https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/72243b33-6331-4216-9245-a0cb17e9801f/download20b5ba22b1117f71589c7318baa2c560MD53ORIGINALMotores_lineales_de_imanes_permanente.pdfMotores_lineales_de_imanes_permanente.pdfTexto completo del libroapplication/pdf14300169https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/a7532c07-7497-4de1-898d-95a1242db1de/download57d43703d54c519a296c2dd281c9114bMD54TEXTMotores_lineales_de_imanes_permanente.pdf.txtMotores_lineales_de_imanes_permanente.pdf.txtExtracted texttext/plain178633https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/c325325d-a65f-4ea4-9e1e-842b1131b4f0/download1d900523c910ee77422a8eaa04758049MD55THUMBNAILMotores_lineales_de_imanes_permanente.pdf.jpgMotores_lineales_de_imanes_permanente.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6761https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/66c7e463-12da-4b77-a840-1a953b5e2213/download669aa30a8e914ee146b705a03901cd49MD5610614/11162oai:dspace7-uao.metacatalogo.com:10614/111622024-01-19 16:25:12.804https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidenteopen.accesshttps://dspace7-uao.metacatalogo.comRepositorio UAOrepositorio@uao.edu.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 |