摘要：针对一台32极36槽的低速永磁电机,利用Isight优化平台,基于径向基(RBF)神经网络方法和最优拉丁超立方的样本空间,分别建立齿槽转矩、漏磁系数与设计变量间的近似模型,在近似模型的基础上采用多岛遗传算法(MIGA)寻优。优化后的齿槽转矩有限元仿真结果与RBF近似模型预测值的相对误差为1.6%,比初值降低59%,说明了该优化方法的有效性;Isight命令流的使用,提高了优化效率。

摘要：通过构建多维随机向量传递关系下的RV-GERT网络基本模型,利用n维空间内的多元Copula函数将网络传递活动上随机变量的联合分布函数和各自的边缘分布函数连接起来,进而推导节点活动间等价传递参量的度量形式。定义了随机向量矩母函数的概念,借助于信号流图理论分析网络等价拓扑关系,应用梅森公式和矩母函数的性质设计RV-GERT网络的解析算法。通过对RV-GERT网络中传递变量、矩母函数和W函数三者的等价转化,可以求解网络中任意活动的实现概率、期望、方差和风险度等基本参数,从而一定程度上可拓展GERT理论的应用范围。案例对某商用飞机有限公司研制的一款新型数据记录装置的研发周期、产品重量和电池供电时间等技术指标进行分析,利用RV-GERT网络解析算法进行参数反演,并与传统多个参量单独传递的解析算法进行对比,证明所建模型的科学性和实用性。