Evolutionary optimization of electrotechnical equipment with loosely connected elements

Authors

  • Александр Леонидович Становский Odessa National Polytechnical University Shevchenko 1, Odessa, Ukraine, 65044, Ukraine
  • Павло Степанович Швець Odessa National Polytechnical University Shevchenko 1, Odessa, Ukraine, 65044, Ukraine
  • Алла Владимировна Торопенко Odessa National Polytechnical University Shevchenko 1, Odessa, Ukraine, 65044, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.16278

Keywords:

electrical equipment, loosely connected systems, evolutionary optimization, symbolic models, fuzzy choice

Abstract

Despite the large number of types of electrical equipment, little attention has been paid to the fact that almost all of them can be divided into components (subsystems) with different levels of connectivity between the parameters of the latter.

It is shown that multiparameter, multiextreme and multicriteria properties of computer-aided design of loosely connected electrical structures leads to the fact that the best method for optimization is an evolutionary genetic algorithm, adjusted to working with complex connection systems, that ultimately defined the purpose and objectives of the study.

This paper first analyzed the features of such structures, based on computer-aided design requirements, based on which the presented CAD system «EVOSOFT» was created, allowing more profound optimization using advanced evolutionary genetic algorithms.

In the paper new operators of genetic algorithms for optimization of loosely connected systems were given and already known ones were modernized, fuzzy set theory for generation of symbolic models, that fully correspond to the components of real objects, was proposed.

The proposed methods for universal and evolutionary optimization and models for implementation of these methods were used to create a system of computer-aided design of electrical equipment with loosely connected elements «EVOSOFT». Practical testing of the CAD system confirmed its technical and economic efficiency compared with existing systems

Author Biographies

Александр Леонидович Становский, Odessa National Polytechnical University Shevchenko 1, Odessa, Ukraine, 65044

Professor

Department of Oilgas and chemical mechanical engineering

Павло Степанович Швець, Odessa National Polytechnical University Shevchenko 1, Odessa, Ukraine, 65044

Master

Department of Oilgas and chemical mechanical engineering

Алла Владимировна Торопенко, Odessa National Polytechnical University Shevchenko 1, Odessa, Ukraine, 65044

Master

Department of Oilgas and chemical mechanical engineering

References

  1. Бахрушин, В.Е. Слабосвязанные системы в природе и обществе [Текст] / В.Е. Бахрушин // Складні системи і процеси. – 2003. – № 1. – С. 21 – 25.
  2. Сотник, С.Л. Проектирование систем искусственного интеллекта. Конспект лекций [Электронный ресурс] / С.Л. Сотник. – Режим доступа: www/ URL: http://www.intuit.ru/department /expert/artintell/11/2.html. – 14.03.2012.
  3. Садовой, А.В. Алгоритмы обучения нейронных сетей будущего / А.В. Садовой, С.Л. Сотник [Электронный ресурс] / А.В. Садовой. – Режим доступа: www/ URL: http://alife-soft.narod.ru /note/algo/algo.html. – 22.11.2011.
  4. Эшби, У.Р. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения [Текст] / У.Р. Эшби. – М.: Издательство иностранной литературы – 1962. – 398 с.
  5. Дорошук, А.В. Применение современных методов для оптимизации электронных схем [Текст] / А.В. Дорошук // Труды Одесского политехнического университета. – 1999. – 2 (8). – С. 28 – 31.
  6. Ротштейн, А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети [Текст] / А.П. Ротштейн. – Винница: Универсум-Винница, 1999. – 320 с.
  7. Монова, Д.А. Комплексный генетический алгоритм [Текст] / Д.А. Монова, А.А. Перпери, П.С. Швец // Праці Одеського політехнічного університету: Науковий та науково-виробничий збірник. – 2011. – Вип. 1 (35). – С. 176 – 180.
  8. Перпері, А.О. Модернізація математичного методу генетичного алгоритму для оптимізації взаємозалежних технологічних процесів [Текст] / А.О. Перпері, Л.А. Одукалець, Д.А. Монова, П.С. Швець // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. Моделювання та інформаційні технології. – 2011. – Вип. 60. – С. 90 – 94.
  9. Перпері, А.О. Модернізація математичного методу генетичного алгоритму для оптимізації геометрії шліфувальних кіл [Текст] / А.О. Перпері, П.С. Швець, Д.А. Монова // Вісник Одеської державної академії будівництва та архітектури. – 2011. – № 41. – С. 217 – 221.
  10. Силовые трансформаторы. Справочная книга [Текст] / Под ред. С.Д. Лизунова, А.К. Лоханина // М.: Энергоиздат, 2004. – 616 с.
  11. Раскин, Л.Г. Нечеткая математика. Основы теории. Приложения [Текст] / Л.Г. Раскин, О.В. Серая. – Х.: Парус, 2008. – 352 с.
  12. Bahrushyn, V.E. (2003). Slabosviazannye sistemy v prirode i obshchestve. Skladni systemy i protsesy, 1, 21 – 25.
  13. Sotnik, S.L. (2012) Proektirovanie sistem iskusstvennogo intellekta. Konspekt lektsiy. Available: http://www.intuit.ru/department /expert/artintell/11/2.html.
  14. Sadovoy, A.V., Sotnik, S. (2011). Algoritmy obucheniia neyronnyh setei budushchego. Available:: http://alife-soft.narod.ru /note/algo/algo.html.
  15. Eshbi, U.R. (1962). Konstruktsiia mozga. Proishozhdenie adaptivnogo povedeniia. M.: Izdatelstvo inostrannoi literatury, 398 p.
  16. Doroshuk, A.V. (1999). Primenenie sovremennyh metodov dlia optimizatsii elektronnyh shem. Trudy Odesskogo politehnicheskogo universiteta, 2 (8), 28 – 31.
  17. Rotshteyn, A.P. (1999). Intellektualnye tehnologii identifikatsii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti. Vinnitsa: Universum-Vinnitsa, 320 p.
  18. Monova, D.A., Perperi, A.A., Shvets, P.S. (2011). Kompleksnyi
  19. geneticheskii algoritm. Pratsi Odeskogo politehnichnogo universytetu: Naukovyi ta naukovo-vyrobnychyi zbirnyk, 1 (35), 176 – 180.
  20. Perperi, A.O., Odukalets, L.A., Monova, D.A., Shvets, P.S. (2011). Modernizatsiia matematychnogo metodu genetychnogo algorytmu dlia optimizatsii vzaiemozalezhnyh tehnologichnih protsesiv. Zbirnyk naukovyh prats Instytutu problem modeliuvannia v energetytsi Im. G.E. Puhova NAN Ukrainy. Modeliuvannia ta informatsiyni tehnologii, 60, 90 – 94.
  21. Perperi, A.O., Monova, D.V., Shvets, P.S. (2011). Modernizatsiia matematichnogo metodu genetychnogo algorytmu dlia optymizatsii geometrii shlifuvalnyh kil. Visnyk Odeskoi derzhavnoi akademii budivnytstva ta arhitektury, 41, 217 – 221.
  22. In: Lizunova, S.D., Lohanina, А.K. (2004). Silovye transformatory. Spravochnaja kniga. 616 p.
  23. Raskin, L.G., Seraya, O.V. (2008). Nechetkaia matematika. Osnovy teorii. Prilozheniia. 352 p.

Published

2013-08-11

How to Cite

Становский, А. Л., Швець, П. С., & Торопенко, А. В. (2013). Evolutionary optimization of electrotechnical equipment with loosely connected elements. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(3(64), 36–40. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.16278

Issue

Section

Control systems