Particle Swarm Optimisation Prediction Model for Surface Roughness

Acrylic sheet is a crystal clear (with transparency equal to optical glass), lightweight material having outstanding weather ability, high impact resistance, good chemical resistance, and excellent thermo-formability and machinability. This paper develops the artificial intelligent model using partial swarm optimization (PSO) to predict the optimum surface roughness when cutting acrylic sheets with laser beam cutting (LBC). Response surface method (RSM) was used to minimize the number of experiments. The effect of cutting speed, material thickness, gap of tip and power towards surface roughness were investigated. It was found that the surface roughness is significantly affected by the tip distance followed by the power requirement, cutting speed and material thickness. Surface roughness becomes larger when using low power, tip distance and material thickness. Combination of low cutting speed, high power, tip distance and material distance produce fine surface roughness. Some defects were found in microstructure such as burning, melting and wavy surface. The optimized parameters by PSO are cutting speed (2600 pulse/s), tip distance (9.70 mm), power (95%) and material thickness (9 mm) which produce roughness around 0.0129 µm

Conception optimale des moteurs à réluctance variable à commutation électronique pour la traction des véhicules électriques légers

Le domaine de la traction électrique a suscité un très grand intérêt dans les dernières années. La conception optimale de l'ensemble moteur électrique de traction onduleur doit prendre en compte une variété de critères et contraintes. Étant donnée la liaison entre la géométrie du moteur et la stratégie de commande de l'onduleur, l'optimisation de l'ensemble de traction doit prendre en considération, en même temps, les deux composants.L'objectif de la thèse est la conception d'un outil d'optimisation appliqué à un système de traction électrique légère qu'emploie un moteur à réluctance variable alimenté (MRVCE) par un onduleur triphasé en pont complet. Le MRVCE est modélisé en utilisant la technique par réseau de perméances. En même temps, la technique de commande électronique peut être facilement intégrée dans le modèle pour effectuer l'analyse dynamique du fonctionnement du moteur. L'outil d'optimisation réalisé utilise l'algorithme par essaim de particules, modifié pour résoudre des problèmes multi-objectif. Les objectifs sont liés à la qualité des caractéristiques de fonctionnement du moteur, en temps que les variables d'optimisation concernent la géométrie du moteur aussi que la technique de commande. Les performances de l'algorithme sont comparées avec ceux de l'algorithme génétique (NSGA-II) et d'une implémentation classique de l'algorithme par essaim de particules multi-objectif.Finalement, un prototype de moteur à réluctance variable est construit et le fonctionnement du MRVCE alimenté depuis l'onduleur triphasé en pont complet est implémenté et les outils de modélisation et d'optimisation sont validésThe interest for the electric traction applications has been growing in the last few years. The optimal design of the electric motor and of the inverter that powers it needs to consider a long list of restrictions and criteria. Because of the fact that the geometry of the motor and the switching strategy are closely linked, the optimization of the traction solution needs to consider both, at the same time.The objective of this thesis is the development of an optimization tool applied for the optimization of an electric traction solution that uses the switched reluctance motor (SRM) fed from a three phase full bridge inverter. The SRM is modeled using Permeance Network Analysis (PNA). The switching technique can be easily integrated in the model, which gives the possibility to run a dynamic analysis. The optimization tool created uses the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, modified for multi-objective problems. The algorithms performances are compared with those of the Genetic Algorithm, using the NSGA-II multi-objective technique and with a classic version of multiple objective particle swarm optimizer (MOPSO).Finally, a SRM prototype is constructed and the drive solution using a full-bridge three phase inverter is implemented. The modeling and optimization tools are thus experimentally validatedVILLENEUVE D'ASCQ-ECLI (590092307) / SudocSudocFranceF