Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
dc.contributor.advisor1 | Alvarenga, Bernardo Pinheiro de | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9850449311607643 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Alvarenga, Bernardo Pinheiro de | |
dc.contributor.referee2 | Camargo, Ivan Marques de Toledo | |
dc.contributor.referee3 | Silva, Wander Gonçalves da | |
dc.creator | Martins, François de Souza | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6005998064329496 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2022-12-13T14:44:01Z | |
dc.date.available | 2022-12-13T14:44:01Z | |
dc.date.issued | 2022-10-28 | |
dc.description.abstract | The present work demonstrates the optimization of the operation of electric machine windings. The parameters under study are the magnetomotive force and the end winding leakage inductance, obtained from the discrete distribution of conductors in the airgap. A multi-objective particle swarm metaheuristic optimization routine was proposed. The developed application is capable of generating the airgap conductor distribution for different machine configurations (single or poly-phase, single or double-layer, integral or fractional slots, full or shortened pitch, with the presence of empty slots, etc.), as well as the magnetomotive force curves and the end winding leakage inductance. Taking as an optimal winding the one that presents, simultaneously, less harmonic distortion of the magnetomotive force and less leakage inductance, the optimization by multi-objective particle swarm algorithm was used to obtain the optimal electrical machine parameter configuration. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Onia Arantes Albuquerque (onia.ufg@gmail.com) on 2022-12-08T13:48:15Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - François de Souza Martins - 2022.pdf: 4271762 bytes, checksum: 306ab1b5b22c2253592c883df7c0560a (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) | en |
dc.description.provenance | Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2022-12-13T14:44:01Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - François de Souza Martins - 2022.pdf: 4271762 bytes, checksum: 306ab1b5b22c2253592c883df7c0560a (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2022-12-13T14:44:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - François de Souza Martins - 2022.pdf: 4271762 bytes, checksum: 306ab1b5b22c2253592c883df7c0560a (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) Previous issue date: 2022-10-28 | en |
dc.description.resumo | O presente trabalho demonstra a otimização da operação de enrolamentos de máquinas elétricas. As grandezas em estudo são a força magnetomotriz e a indutância de dispersão de cabeça de bobina, oriundas da distribuição discreta dos condutores em máquinas elétricas. Uma rotina computacional utilizando metaheurística de enxame de partículas multiobjetivo foi proposto. O aplicativo desenvolvido é capaz de gerar a distribuição dos condutores no entreferro para diversas configurações de máquinas (mono ou polifásicas, de camada única ou dupla, de enrolamentos inteiros ou fracionários, com passo pleno ou encurtado, com presença de ranhuras vazias, entre outras), bem como a distribuição de força magnetomotrizes e a indutância de dispersão das cabeças de bobina. Tomando-se como um enrolamento ótimo aquele que apresenta, simultaneamente, menor distorção harmônica da força magnetomotriz e menor indutância de dispersão, utilizou-se o algoritmo de otimização multiobjetivo por enxame de partículas para a obtenção da configuração ótima referente aos parâmetros referidos para uma dada máquina elétrica. | pt_BR |
dc.identifier.citation | MARTINS, F. S. Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo. 2022. 39 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12477 | |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFG | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC) | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Força magnetomotriz | por |
dc.subject | Otimização de enrolamentos | por |
dc.subject | Enxame de partículas | por |
dc.subject | Otimização multiobjetivo | por |
dc.subject | Magnetomotive force | eng |
dc.subject | Winding optimization | eng |
dc.subject | Particle swarm | eng |
dc.subject | Multi-objective optimization | eng |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | pt_BR |
dc.title | Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo | pt_BR |
dc.title.alternative | Performance optimization of electrical machine windings with multi-objective particle swarm algorithm | eng |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
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