Determination of model parameters Jiles–Atherton and models of John Chan

Authors

  • Євген Вiкторович Шкурников LTD «Genstar», Kyiv, Krynichaya, 2, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2012.4776

Keywords:

Jiles – Atherton model. Particle sworm optimization. Genetic algorithm. John Chan model

Abstract

In article it is considered methods determination parameters of model Jiles–Atherton and model John Chan. Particle swarm optimization is consider. Use of genetic algorithm for an assessment of parameters is considered

Author Biography

Євген Вiкторович Шкурников, LTD «Genstar», Kyiv, Krynichaya, 2

Programmer

References

  1. Kennedy, J. “Particle swarm optimization” [Text] / J. Kennedy, R. C. Eberhart // In Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. – 1995. – pp.1942–1948.
  2. Алгоритм роя частиц [Электронный ресурс]: Хабрахабр. – Режим доступа: www/ URL: http://habrahabr.ru/post/105639/, свободный – Загл. с экрана – Яз. рус.
  3. Marion, R. Identification of Jiles–Atherton Model Parameters Using Particle Swarm Optimization [Text] / R. Marion, R. Scorretti, N. Siauve, M.-A. Raulet, L. Krahenbiihl // Magnetics, IEEE Transactions on. – 2008. – vol.44. – pp. 894-897.
  4. Введение в ГА и Генетическое программирование. [Электронный ресурс]: Algolist.manual.ru. – Режим доступа: www/ URL: http://algolist.manual.ru/ai/ga/intro.php, свободный – Загл. с экрана – Яз. рус.
  5. Ларин, В.Ю. Новые методики исследования и разработки приборов и систем : монография [Текст] / В.Ю. Ларин. – Донецк : Вебер, 2010. – 316 с.
  6. Ларин, В.Ю. Имитационная модель ферромагнитного преобразователя сил [Текст] / В.Ю. Ларин, В.П. Квасников, Е.Ю. Купцова // Вісник Інженерної академії України. – 2011. – № 3-4. – С. 83 – 88.
  7. Ларін, В.Ю. Аналіз математичних моделей магнітного осердя, що застосовуються в EDA [Текст] / В.Ю. Ларін, Є.Є. Шкурніков // Вісник НАУ. – 2010. – № 4. – С. 47–51.

How to Cite

Шкурников, Є. В. (2012). Determination of model parameters Jiles–Atherton and models of John Chan. Technology Audit and Production Reserves, 4(1(6), 23–24. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2012.4776