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Estudio de Optimización Multi-Objetivo sobre el Mecanismo de Acoplamiento de Sistemas de Transferencia de Energía Inalámbrica Submarina

Autores: Hu, Qiong; Zheng, Meiling; Li, Zhenfu; Qin, Yu; Huang, Junqiang; Ou, Yujia

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Estudio de Optimización Multi-Objetivo sobre el Mecanismo de Acoplamiento de Sistemas de Transferencia de Energía Inalámbrica Submarina


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Acoplado magnéticamente resonante
Transferencia de energía inalámbrica
Vehículos autónomos submarinos
Optimización multiobjetivo
Experimento ortogonal
Red neuronal RBF

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La tecnología de transferencia de energía inalámbrica resonante acoplada magnéticamente (MCR-WPT) ofrece distancias de transmisión efectivas más largas y mayor eficiencia en comparación con los métodos de carga tradicionales, lo que la hace más adecuada para el funcionamiento prolongado y eficiente de vehículos autónomos submarinos. Este artículo primero establece un modelo matemático tradicional y luego lo refina mientras analiza las variaciones en la autoinductancia y la inductancia mutua de las bobinas submarinas. Para mejorar aún más el rendimiento del sistema, se lleva a cabo una optimización multiobjetivo del mecanismo de acoplamiento. Se emplea un experimento ortogonal para determinar los efectos de varios factores influyentes en la autoinductancia y la inductancia mutua de las bobinas. Posteriormente, se utiliza una red neuronal RBF para crear un modelo de predicción de regresión basado en los resultados del experimento ortogonal. Luego, se aplica el algoritmo NSGA-II para la optimización multiobjetivo del mecanismo de acoplamiento, lo que resulta en un conjunto de soluciones en la frontera de Pareto. La eficiencia optimizada es del 93.35%, lo que representa una mejora de aproximadamente el 6% sobre el sistema original, con la densidad de potencia aumentando de antes a después de la optimización. Se logra una mejora significativa en el rendimiento del sistema.

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