Performance prediction of switched reluctance motor using improved generalized regression neural networks for design optimization

Zhu Zhang; Shenghua Rao; Xiaoping Zhang

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Performance prediction of switched reluctance motor using improved generalized regression neural networks for design optimization

机译：使用改进的广义回归神经网络进行开关磁阻电机性能优化设计预测

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Since practical mathematical model for the design optimization of switched reluctance motor (SRM) is difficult to derive because of the strong nonlinearity, precise prediction of electromagnetic characteristics is of great importance during the optimizati

机译：由于强大的非线性性，很难得出用于开关磁阻电机（SRM）设计优化的实用数学模型，因此在优化过程中精确预测电磁特性非常重要。

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来源
《CES Transactions on Electrical Machines and Systems》 |2018年第4期|371-376|共6页
作者
Zhu Zhang; Shenghua Rao; Xiaoping Zhang;
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作者单位

School of Information and Electrical Engineering Hunan University of Science and Technology Hunan China;

Resources Exploration Equipment and Safety Technology Hunan University of Science and Technology Hunan China;

Resources Exploration Equipment and;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Optimization; Rotors; Torque measurement; Reluctance motors; Stators; Predictive models;

机译：优化;转子扭矩测量;磁阻电动机定子;预测模型;

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