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Niching 유전 알고리즘을 이용한 전기자동차용 유도전동기의 최적 설계
이철균(Cheol-Gyun Lee),조동혁(Dong-Hyeok Cho),정현교(Hyun-Kyo Jung) 한국자기학회 1998 韓國磁氣學會誌 Vol.8 No.3
실세계의 문제인 전기자동차용 유도전동기의 효율 최대 설계 문제의 경우 실질적으로 효율의 크기가 거의 같은 여러 개의 설계점이 존재한다. 그러나, 이러한 설계점들이 역률, 온도상승 등과 같은 다른 특성과 재료비, 제작의 용이성 등의 제작적인 면에서는 차이가 날 수 있다. 그러므로, 최적화 루틴은 설계자에게 여러 개의 최적해 후보들을 제시하고 설계자는 그 중에서 전동기의 기타 특성과 설계자의 직관 등을 사용하여 최적점을 선정하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 이러한 최적화 문제에 적용하기 위하여 새로운 Niching 유전 알고리즘과 최적해 후보들 중에서 최적점을 선정하기 위한 평가함수 기법을 제시한다. In the case of an induction motor efficiency optimal design for electric vehicle which is a real world problem, several different designs are almost equal in terms of efficiency. But these designs may have the differences in terms of other characteristics such as power factor, temperature rise, material cost, and ease of manufacture. Therefore it is necessary that an optimization routine suggests various possible solution alternatives and a designer selects optimal solution among them using other characteristics, his experience and judgment. In this paper new niching genetic algorithm and the rating function method to select the optimal point among possible optimal solution alternatives are presented.
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Optimal Design of Brushless DC Motor Using Parallel Genetic Algorithm
이철균(Cheol-Gyun Lee) 동의대학교 정보통신연구소 2005 정보통신연구지 Vol.6-2 No.-
The optimization problems that have many design variables, such as the design of brushless DC motor (BLDCM), the conventional genetic algorithms fall into a trap of local minima with high probability. Parallel genetic algorithms are one of the most famous spatial separation algorithms to avoid it. Parallel genetic algorithms maintain multiple and separate subpopulations which are linked by the genetic operation of migration. The migration mechanism consists of several parameters such as the migration size, the migration interval, and the migration topology. In this paper, we propose a new method about the migration interval. To verify its validity, this method is applied to some traditional mathematical problems.
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조명수(Myung-Soo Cho),이철균(Cheol-Gyun Lee),김재광(Jae-Kwang Kim),정현교(Hyun-Kyo Jung) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
In this paper, finite element analysis (FEA)-based optimization using Internet distributed computing is proposed for the real world and complex optimization such as optimal design of permanent magnet de motor (PMDCM).
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연비효율 향상을 위한 연료전지 전기자동차 구동용 견인전동기 설계특성
김민석(Min-Seok Kim),이철균(Cheol-Gyun Lee),한성진(Sung-Chin Hahn),정상용(Sang-Young Jung) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10
본 논문에서는 연료전지 전기자동차(Fuel Cell Electric Vehicle)의 동력성능을 만족하면서 연비효율 향상을 목적으로 하는 견인전동기 시스템의 설계특성에 대하여 살펴본다. 특히, 차량의 요구 동력성능을 만족하는 견인전동기의 동력 설계사양 정의 및 표준운전모드를 적용한 실운전 조건에서의 연비효율 향상을 목표로 하는 견인진동기의 효율 설계사양 정의를 나타낸다.
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DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 이용한 풍력발전기 최적설계
정호창(Hochang Jung),이철균(Cheol-Gyun Lee),김종욱(Jong-Wook Kim),김은수(Eunsu Kim),정상용(Sang-Yong Jung) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.4
Optimal design of the direct-driven PM Wind Generator, combined with DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches) and FEM(Finite Element Method), has been proposed to maximize the Annual Energy Production(AEP) over the whole wind speed characterized by the statistical model of wind speed distribution. In particular, DEAS has been contributed to reducing the excessive computing time for the optimization process.
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정호창(Ho-Chang Jung),이철균(Cheol-Gyun Lee),김은수(Eun-Su Kim),김종욱(Jong-Wook Kim),정상용(Sang-Yong Jung) 한국조명·전기설비학회 2008 조명·전기설비학회논문지 Vol.22 No.10
본 논문에서는 유한요소볍(Finite Element Method)을 기반으로 하는 직접 구동형 영구자석 풍력발전기를 DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 이용하여 연간 최대에너지 생산량(Annual Energy Production : AEP) 최대화를 목표로 최적설계 하였다. 특히, 풍력발전기의 전 운전영역을 고려하기 위하여 해당풍속에서의 통계적 확률밀도와 연간 운전시간을 적용하여 연간 최대에너지 생산량을 산정하였으며, 여기서 발생한 과도한 해석수행 연산시간을 줄이기 위해서 전역 최적화 알고리즘인 DEAS를 적용하여 풍력발전기 최적설계를 수행 하였다. Optimal design of the direct-driven PM Wind Generator, combined with DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches) and FEM(Finite Element' Method), has been proposed to maximize the Annual Energy Production(AEP) over the whole wind speed characterized by the statistical model of wind speed distribution. In particular, DEAS contributes to reducing the excessive computing time for the optimization process.
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