Küçük güçlü toroidsel transformatör nüvelerinin optimal tasarımında genetik algoritmaların uygulanması
Application of the genetic algorithms to optimal design of toroidal cores of low power transformers
Yazar: TURGUT SARIKAYA
Danışman: Y.DOÇ.DR. NEDİM TUTKUN
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÖZETYüksek Mühendislik TeziKÜÇÜK GÜÇLÜ TORO DSEL TRANSFORMATÖR NÜVELER N N OPT MALTASARIMINDA GENET K ALGOR TMALARIN UYGULANMASITURGUT SARIKAYAZonguldak Karaelmas ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim DalıTez Danışmanı: Yrd. Doç Dr. Nedim TUTKUNŞubat 2006, 221 sayfa%3 Si-Fe alaşımlı yönlendirilmiş tanecikli elektrik çeliğinden yapılan şerit sargılı toroidler,küçük güçlü transformatörler, sensörler gibi endüstriyel uygulamalarda elektromanyetikcihazların manyetik nüvesi olarak geniş bir şekilde kullanılmaktadır. Kullanım alanlarıoldukça çeşitli olan bu cihazların manyetik nüvelerinde çeşitli nedenlerden dolayı ilavemanyetik kayıplar oluşur. Son yıllarda enerjiyi verimli kullanan cihazların önemiarttığından dolayı, üretici firmalar bu tür kayıpları en aza indirmek için bir takımçalışmalar içerisine girmişlerdir. Verimli manyetik cihazlar üretebilmenin temelşartlarından biri çeşitli yaklaşımlar kullanarak manyetik kayıpları mümkün olduğunca enaza indirmektir.Bu çalışmada manyetik kayıplar, nüve geometrisinin optimize edilmesi ile azaltılmayaçalışılmıştır. Optimizasyon sürecinde, son yıllarda mühendislik problemlerinde oldukça sıkkullanılan Genetik Algoritmalar (GA) ile iki boyutlu sonlu elemanlar yöntemlerikullanılmıştır. Optimizasyon süreci boyunca GA ile çeşitli yaklaşımlar denenmiş ve eniiiÖZET (devam ediyor)uygun genetik kombinasyon bu süreç içerisinde kullanılmıştır. lk olarak, GA yardımıylanüve geometrisi tasarlanmış daha sonra ise sonlu elemanlar paket programı ile bu sonuçlardeğerlendirilmiştir. Böylece en optimal nüve geometrisi elde edilmeye çalışılmıştır. Tümbu optimizasyon sürecinde, tasarlanan nüve için, sekonder ve primer sarım sayıları, iç vedış çap uzunlukları, şerit genişliği ve kalınlığı, silikon içeriği ve yığın faktörü gibiparametreler göz önünde bulundurulmuştur.Tüm bu yapılanların sonucunda, GA ve sonlu elemanlar yöntemlerinin ardışık kullanımı ilemanyetik nüve geometrisinin optimize edilerek manyetik kayıpların ve kullanılan manyetikmalzemenin maliyetinin azaltılabileceği gösterilmiştir.: Genetik algoritmalar, optimizasyon, stokastik modelleme, sonluAnahtar Sözcüklerelemanlar yöntemi, toroid nüve.: 608.01.03Bilim Koduiv

Abstract:
ABSTRACTM. Sc. ThesisAPPLICATION OF THE GENETIC ALGORITHMS TO OPTIMAL DESIGN OFTOROIDAL CORES OF LOW POWER TRANSFORMERSTurgut SARIKAYAZonguldak Karaelmas UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment of Electrical and Electronics EngineeringThesis Advisor: Asst. Prof. Nedim TUTKUNFebruary 2006, 221 pagesStrip wound toroids made from 3% grain oriented silicon-iron electrical steel are widelyused for building magnetic cores of electromagnetic devices highly demanded by typicalindustrial applications such as low power transformers, switching mode devices etc. Whenthese devices are energized by various power sources their magnetic cores are subjected toadditional power losses. Recently building energy-efficient magnetic devices hasincreasingly become important to manufacturers and this has led to several researches onloss minimization. It is well known that one of the main criteria to build up energy-efficient magnetic devices is to minimize magnetic losses as much as possible usingvarious approaches.In this study, magnetic losses are aimed to minimize by optimizing the core geometryusing the genetic algorithms which have increasingly been used in constrained andunconstrained optimization problems and 2-D magnetic field analysis software. Severalgenetic algorithms combinations are tested and the most appropriate one is choosen to bevABSTRACT (continued)used. Running the genetically coded program produces several stochastic results and theseare routed to 2-D magnetic field analysis software sequentially to find a better fluxdistribution in the core. In optimization process, many parameters such as primary-secondary number of turns, inner-outer diameters, the strip width and thickness, silicongradient and stacking factor are considered.The results have shown that minimization of magnetic losses can be achievable byoptimizing magnetic core geometry using the genetic algorithms and 2-D field analysissoftware together as well as cost of magnetic material. This is also beneficial to increaseperformance of a typical magnetic device as expected.: Finite elements method, genetic algorithms, optimization, stochasticKeywordsmodelling, toroidal core.: 608.01.03Science Codevi