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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조재훈 (국립한경대학교) 김용태 (국립한경대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제12호
발행연도
2017.12
수록면
1,782 - 1,791 (10page)

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In this paper, an optimal design of hybrid magnetic levitation(Maglev) system using intelligent optimization algorithms is proposed. The proposed maglev system adopts hybrid suspension system with permanent-magnet(PM) and electro magnet(EM) to reduce the suspension power loss and the teaching-learning based optimization(TLBO) that can overcome the drawbacks of conventional intelligent optimization algorithm is used. To obtain the mathematical model of hybrid suspension system, the magnetic equivalent circuit including leakage fluxes are used. Also, design restrictions such as cross section areas of PM and EM, the maximum length of PM, magnetic force are considered to choose the optimal parameters by intelligent optimization algorithm. To meet desired suspension power and lower power loss, the multi object function is proposed. To verify the proposed object function and intelligent optimization algorithms, we analyze the performance using the mean value and standard error of 10 simulation results. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional optimization methods.

목차

Abstract
1. 서론
2. 전자석-영구자석 기반 자기부상시스템
3. 하이브리드 자기부상시스템을 위한 설계 조건
4. 지능형 최적화 기법
5. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

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