Dimensionamento de transformadores monofásicos de baixa potência utilizando método analítico e algoritmo genético
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/191285 |
Resumo: | TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Elétrica. |
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Dimensionamento de transformadores monofásicos de baixa potência utilizando método analítico e algoritmo genéticotransformadores monofásicos de baixa potênciaprojeto de transformadoreseletromagnetismootimização mono-objetivoalgoritmo genéticolow-power single-phase transformerstransformer designelectromagnetismmono-objective optimizationgenetic algorithmTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Elétrica.Este trabalho tem como objetivo comparar dois métodos de dimensionamento de transformadores monofásicos de baixa potência: um através de um modelo analítico padronizado e outro utilizando um modelo via otimização mono-objetivo através de um algoritmo genético. O modelo otimizado minimiza a massa total e as perdas totais do equipamento de acordo com a função objetivo definida no projeto. Ainda, o trabalho apresenta o desempenho do algoritmo genético utilizado em cada caso, bem como uma solução via simulação em software de elementos finitos em 2D dos problemas apresentados. Todas as saídas de cada método são apresentadas no fim do processo, sendo que o método via otimização se mostra mais eficiente em todas as respostas para análise do problema dinâmico apresentado.This work has as its main goal to compare two different design methods for low-power single-phase transformers: a standard analytical model and a mono-objective optimization model using a genetic algorithm. The optimization model minimizes the total mass or the total losses for the designed transformer, which depends on the select objective function. The present work also shows the genetic algorithm performance for each objective function, as well as a solution using 2D finite element software simulation for the presented problems. All the outputs of each method are presented at the end of the process, and the optimization method is more efficient in all the responses to the dynamic problem presented.Florianópolis, SCLuz, Mauricio Valencia Ferreira daUniversidade Federal de Santa CatarinaRighi, Cristian Savoldi2018-11-19T11:31:11Z2018-11-19T11:31:11Z2018-11-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis43 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/191285porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-11-19T11:31:11Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/191285Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-11-19T11:31:11Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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