Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007859, Article popup.category Бакалаврська робота Title \"Визначення фізичних параметрів електродинамічного перетворювача за допомогою генетичного алгоритму (AI translated) popup.author Зубков Артем ДмитровичZubkov Artem Dmytrovych popup.publication 17-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43146 popup.publisher Київ Description У даній роботі розглянуто адаптацію та застосування генетичного алгоритму для знаходження параметрів моделі електродинамічного перетворювача. Розглянуто переваги та недоліки даного методу порівняно із класичними методом ідентифікації із застосуванням доданої маси та методом підбору параметра BL. Представлено виведення функції пристосованості для оцінки якості ідентифікованих параметрів що може також бути використана для ідентифікації інших типів електроакустичних перетворювачів. Безпосередньо вимірюваними величинами для застосування алгоритму є напруга на клемах перетворювача, струм через котушку перетворювача та зміщення рухомої частини перетворювача. Безперечною перевагою генетичного алгоритму у порівнянні із класичними методами ідентифікації є його універсальність та можливість швидкої адаптації та налаштування для дослідження та експериментів із різними моделями та різними типами перетворювачів що використовуються у акустиці. This paper considers the adaptation and application of a genetic algorithm to find the parameters of the electrodynamic transducer model. The advantages and disadvantages of this method in comparison with the classical method of identification using added mass and the method of parameter selection BL are considered. The derivation of the fitness function for assessing the quality of the identified parameters is presented, which can also be used to identify other types of electroacoustic transducers. The directly measured values for the application of the algorithm are the voltage at the terminals of the converter, the current through the coil of the converter and the displacement of the moving part of the converter. The undoubted advantage of the genetic algorithm compared to classical identification methods is its versatility and the ability to quickly adapt and configure for research and experimentation with different models and different types of transducers used in acoustics. popup.nrat_date 2025-11-05 Close