基于Kriging和NSGA-Ⅲ算法的汽车交流发电机温度场预测

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10 000 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NSGA-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。