设计与研
基于多目标遗传算法的磁轴承结构优化设计
张松山12，周瑾"，张发品
（1.南京航空航天大学机电学院，江苏南京210016；2.94795部队安徽芜湖241007）
Structural Optimization Design for Magnetic Bearings Based on Multi--objective
GeneticAlgorithm
ZHANG Song - shan'- ,ZHOU Jin' ,ZHANG Fa - pin*
(1. College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,
Nanjing 210016,China;2. Unit 94795,Wuhu 241007,China)
摘要，基于ANSYSWorkbench的Exploration 模块，在已知转子外径、工作气隙和工作电流的情况下，为最大限度提高轴承的承载力，利用多目标遗传算法对磁轴承的结构参数进行了优化设计。优化后的仿真结果表明，磁轴承承载力相比优化前有较大提升。
关键词：磁轴承，电磁场；多目标遗传算法；优化设计
中图分类号：TH703.62 文献标识码：A
文章编号：10012257(2013)08-0003-03
Abstract Based on Exploration module of AN SYS Workbench,the optimization design of the magnetic bearing structure parameters is completed to improve the bearing capacity of magnetic bearing to the hilt using multi - objective genetic algorithm under the circumstance of certain rotor outer - di-ameter,working air gap and working current of the magnetic bearing are given. The optimized simula-tion results show that the bearing capacity has great ascension compared with before.
Key words: magnetic bearing; magnetic field; multi - objective genetic algorithm; optimization design
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引言
磁悬浮轴承简称磁轴承，是利用磁场力将转轴
收稿日期：2013-01-29
基金项目：国家自然科学基金资助项目（51075200）；江苏省自然科学
基金资助项目（BK201140037)
《机械与电子》2013(8)
无机械摩擦、无润滑地悬浮于空间，并且轴心位置可由控制系统控制的一种新型轴承。应用于航空压缩机、计算机硬盘、军事制导及高速机床等多个方面。其中，磁轴承的承载力历来是工程设计中所关注的主要指标，而磁轴承所能提供的最大载荷最终要受到铁芯磁饱和的限制。利用多目标遗传算法 MOGA(multiple objective genetic algorithm)(),基于ANSYSWorkbench多物理协同仿真平台，在转子外径、工作气隙和工作电流一定的情况下，通过调整和优化磁轴承磁路上部件的结构参数，以达到最大地发挥铁芯的磁通量，提升磁轴承承载力的目的。
优化算法
MOGA多目标遗传算法引人了Pareto秩的概念来进行适值分配，保持了种群多样性和提高了算法的搜索效率等[1]。其基本的优化流程如图1所示。在多峰蜂值优化问题中会因为早熟而存在“遗传漂变”间题，MOGA因为引人了适值分享的概念[2 和交配限制的方法{)，很好地解决了这个间题。该方法能够快速自动地找到最优参数，避免了烦琐的试验过程，提高了优化效率}，MOGA集成在
产生初始种群计算目标函数值满足终止准期?
N 适值分配遗传操作插入交代
多目标遗传算法基本流程
图1
.3.