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저자정보
Pil-Wan Han (Korea Electrotechnology Institute) Un-Jae Seo (University of Science &Technology) Jae-Hak Choi (Korea Electrotechnology Institute) Yon-Do Chun (Korea Electrotechnology Institute) Dae-Hyun Koo (Korea Electrotechnology Institute) Ju Lee (Hanyang Univerity,)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.7 No.6
발행연도
2012.11
수록면
948 - 953 (6page)

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The characteristics of an induction motor vary with the number of parameters and the performance relationship between the parameters also is implicit. In case of the induction motor design, we generally should estimate many objective physical quantities in the optimization procedure. In this article, the multi objective design optimization based on genetic algorithm is applied for the three phase induction motor. The efficiency, starting torque, and material cost are selected for the objectives. The validity of the design results is also clarified by comparison between calculated results and measured ones
#High efficiency #Cost #Optimization #Genetic algorithm #Design variable #Induction motor

목차

Abstract
1. Introduction
2. Design Equation and Variables
3. Multi objective Genetic Algorithm for Optimum Design
4. Characteristics and Test Results
5. Conclusion
Acknowledgements
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
M. Deivasahayam / 2005 / Energy Conservation through Efficiency Improvement in Squirrel Cage Induction Motors by Using Copper Die Cast / International Conference of energy efficiency in motor driven systems (eemods’05) 1:92~101 google schola J. Haataja / 1998 / Improving three-phase induction motor efficiency in Europe / Power Engineering Journal 12:81~86 google schola J. Appelbaum / 1987 / Optimization of three-phase induction motor design / IEEE Trans. Energy Conversion EC-2:407~422 google schola G. Madescu / 1996 / An analytical iterative model (AIM) for induction motor design / conf. Rec. IEEE-IAS Annu. Meeting, San Diego, CA 1:556~583 google schola K. Deb / 2002 / A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II / IEEE Trans. Evol. Computer 6:182~197 google schola

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