|
|
Electromagnetic analysis and modeling of a solid rotor induction machine
Bílek, Vladimír ; Vítek, Ondřej (oponent) ; Bárta, Jan (vedoucí práce)
This Master's thesis deals with the electromagnetic analysis and modeling of a solid rotor induction machine. The work includes a state-of-review on the topic of high-speed electrical machines, with the description of their advantages and disadvantages compared to conventional electrical machines with gearboxes, division of high-speed electrical machines with solid rotors, and comparison of their advantages and disadvantages, where the emphasis is placed mainly on high-speed induction machines with solid rotors and their use and applications in industry. Furthermore, the work deals with methods of calculation of electrical induction machines with solid rotors. Thus, methods for analytical calculation and finite element calculation of induction machines with solid rotors are described here. Above all, the emphasis is placed on the finite element method in a 2D space using correction end-effect factors, which are divided and described in detail here. Based on the obtained literature, an electric machine with a solid rotor is calculated using electromagnetic FEM analysis. The calculation of the machine is automatized with Python script. As another main objective of this work is to describe the so called surrogate models, their advantages and disadvantages, their use in industry and especially the application of surrogate models to a electrical machines with a solid rotor. Using surrogate models, the case study machine with a solid rotor is then optimized using SymSpace and Optimizer. For the optimizations, 3 machine designs were considered and eventually compared with each other from an electromagnetic performance point of view.
|
|
|
Model-based evolutionary optimization methods
Bajer, Lukáš ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Brockhoff, Dimo (oponent) ; Pošík, Petr (oponent)
Statistické modely se používají pro urychlení optimalizace jak v akademické sféře, tak v průmyslu. Právě v reálných aplikacích, kde je optimalizovaná funkce často finančně nebo časově náročná, mohou statistické modely ušetřit zdroje nebo urychlit optimalizaci. Každá ze tří částí dizertační práce se zabývá jedním takovým modelem: v první části práce nahrazují kopule grafické modely v algoritmech odhadující distribuci, RBF sítě slouží jako náhradní model v genetických algoritmech pro kombinaci spojitých a diskrétních proměnných ve druhé části a třetí část práce používá gaussovské procesy jednak jako model pro vzorkování v bayesovských optimalizačních algoritmech, jednak jako náhradní model v evoluční strategii adaptující kovarianční matici (CMA-ES). Poslední kombinaci, která je popsána klíčové části práce, využívá navržený algoritmus DTS-CMA-ES---dvojitě trénovaný CMA-ES s náhradním modelem. Tento algoritmus využívá nejistotu predikovanou gaussovským procesem, aby vybral část populace CMA-ES k ohodnocení drahou originální funkcí, zatímco zbytek populace je ohodnocen modelem---predikovanou nejpravděpodobnější hodnotou. Výsledky ukázaly, že DTS-CMA-ES konverguje na několika syntetických funkcích rychleji než současné spojité optimalizační algoritmy s náhradním modelem.
|
|
|
Electromagnetic analysis and modeling of a solid rotor induction machine
Bílek, Vladimír ; Vítek, Ondřej (oponent) ; Bárta, Jan (vedoucí práce)
This Master's thesis deals with the electromagnetic analysis and modeling of a solid rotor induction machine. The work includes a state-of-review on the topic of high-speed electrical machines, with the description of their advantages and disadvantages compared to conventional electrical machines with gearboxes, division of high-speed electrical machines with solid rotors, and comparison of their advantages and disadvantages, where the emphasis is placed mainly on high-speed induction machines with solid rotors and their use and applications in industry. Furthermore, the work deals with methods of calculation of electrical induction machines with solid rotors. Thus, methods for analytical calculation and finite element calculation of induction machines with solid rotors are described here. Above all, the emphasis is placed on the finite element method in a 2D space using correction end-effect factors, which are divided and described in detail here. Based on the obtained literature, an electric machine with a solid rotor is calculated using electromagnetic FEM analysis. The calculation of the machine is automatized with Python script. As another main objective of this work is to describe the so called surrogate models, their advantages and disadvantages, their use in industry and especially the application of surrogate models to a electrical machines with a solid rotor. Using surrogate models, the case study machine with a solid rotor is then optimized using SymSpace and Optimizer. For the optimizations, 3 machine designs were considered and eventually compared with each other from an electromagnetic performance point of view.
|
|
|
Model-based evolutionary optimization methods
Bajer, Lukáš ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Brockhoff, Dimo (oponent) ; Pošík, Petr (oponent)
Statistické modely se používají pro urychlení optimalizace jak v akademické sféře, tak v průmyslu. Právě v reálných aplikacích, kde je optimalizovaná funkce často finančně nebo časově náročná, mohou statistické modely ušetřit zdroje nebo urychlit optimalizaci. Každá ze tří částí dizertační práce se zabývá jedním takovým modelem: v první části práce nahrazují kopule grafické modely v algoritmech odhadující distribuci, RBF sítě slouží jako náhradní model v genetických algoritmech pro kombinaci spojitých a diskrétních proměnných ve druhé části a třetí část práce používá gaussovské procesy jednak jako model pro vzorkování v bayesovských optimalizačních algoritmech, jednak jako náhradní model v evoluční strategii adaptující kovarianční matici (CMA-ES). Poslední kombinaci, která je popsána klíčové části práce, využívá navržený algoritmus DTS-CMA-ES---dvojitě trénovaný CMA-ES s náhradním modelem. Tento algoritmus využívá nejistotu predikovanou gaussovským procesem, aby vybral část populace CMA-ES k ohodnocení drahou originální funkcí, zatímco zbytek populace je ohodnocen modelem---predikovanou nejpravděpodobnější hodnotou. Výsledky ukázaly, že DTS-CMA-ES konverguje na několika syntetických funkcích rychleji než současné spojité optimalizační algoritmy s náhradním modelem.
|
|
|
Urychlení evolučních algoritmů pomocí rozhodovacích stromů a jejich zobecnění
Klíma, Jan ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Hauzar, David (oponent)
Evoluční algoritmy jsou jednou z nejúspěšnějších metod pro řešení netradičních optimalizačních problémů. Protože evoluční algoritmy používají pouze funkční hodnoty cílové funkce, blíží s k jejímu optimu mnohem pomaleji než optimalizační metody pro hladké funkce. Tato vlastnost evolučních algoritmů je zvláště nevýhodná v kontextu nákladného a časově náročného empirického způsobu získávání hodnot cílové funkce. Evoluční algoritmy však lze podstatně urychlit použitím dostatečně přesného regresního modelu cílové funkce. Cílem práce je výzkum využitelnosti regresních stromů a regresních lesů jako náhradního modelu k urychlení evoluční optimalizace empirických cílových funkcí.
|
host ::
RSS.