目的関数

概要

Objective function to optimize欄では、目的関数に適用する演算を選択する必要があります。これは、提供されるPredefined Operationの簡単なリストで定義するか、Composeで定義されたカスタム関数で定義できます。

下の項の表は、事前定義されたすべての演算をまとめています。

事前定義された演算

表 1. 事前定義されたすべての演算をまとめた表
関数	式
設計の応答（引数の全体最適化）
応答の平均（AVG）	$A V G (y 1, y 2, \dots, y n) = \frac{\sum_{i = 1}^{n} y_{i}}{n}$ $A V G (y 1, y 2, \dots, y n) = \frac{\sum_{i = 1}^{n} y_{i}}{n}$
応答の絶対値の平均（AVGABS）	$A V G A B S (y 1, y 2, \dots, y n) = \frac{\sum_{i = 1}^{n} \| y_{i} \|}{n}$ $A V G A B S (y 1, y 2, \dots, y n) = \frac{\sum_{i = 1}^{n} \| y_{i} \|}{n}$
応答の最大（MAX）
絶対応答の最大（MAXABS）
応答の最小（MIN）
絶対応答の最小（MINABS）
応答の二乗平均平方根の値（RMS）	$R M S (y 1, y 2, \dots, y n) = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n} y_{i}^{2}}{n}}$ $R M S (y 1, y 2, \dots, y n) = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n} y_{i}^{2}}{n}}$
Sum of squares of responsesの平方根（RSS）	$R S S (y 1, y 2, \dots, y n) = \sqrt{\sum_{i = 1}^{n} y_{i}^{2}}$ $R S S (y 1, y 2, \dots, y n) = \sqrt{\sum_{i = 1}^{n} y_{i}^{2}}$
Sum of squares of responses（SSQ）	$S S Q (y 1, y 2, \dots, y n) = \sum_{i = 1}^{n} y_{i}^{2}$ $S S Q (y 1, y 2, \dots, y n) = \sum_{i = 1}^{n} y_{i}^{2}$
応答の合計（SUM）	$S U M (y 1, y 2, \dots, y n) = \sum_{i = 1}^{n} y_{i}$ $S U M (y 1, y 2, \dots, y n) = \sum_{i = 1}^{n} y_{i}$
応答の絶対値の合計（SUMABS）	$S U M A B S (y 1, y 2, \dots, y n) = \sum_{i = 1}^{n} \| y_{i} \|$ $S U M A B S (y 1, y 2, \dots, y n) = \sum_{i = 1}^{n} \| y_{i} \|$

Compose関数

量に対するカスタム演算は、Compose関数で定義することもできます。この関数はスカラー値を返す必要があります。この関数の例を以下に示します：

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%% Objective function %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [rresp, dresp, udata] = Obj_Func(iparam, rparam, nparam, iresp, rresp, dresp, nresp, isens, udata)
%   iparam - vector of ints
%   rparam - vector of doubles
%   nparam - size of input vector
%   iresp - vector of ints
%   rresp - output parameter (vector of ints)
%   dresp - output parameter (matrix of MxN dimension)
%   nresp - size of output vector
%   isens - sensitivity flag
%   udata - userdata 

Torque = rparam(1:nparam);                   % This variable contains all the values of the reponses for all the time steps,
                                             % In this function, it contains the torque  for each time step over an electrical period

Tr = mean(Torque)                            % Custom function based on the response previouly defined in Flux, computation of the torque ripple

rresp(1) = Tr                                % The mean value of the torque is used as an objective function       

end


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%% Constraint function %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%% Lower and upper bounds of the constraint function are setted Flux

function [rresp, dresp, udata] = Cons(iparam, rparam, nparam, iresp, rresp, dresp, nresp, isens, udata)
%   iparam - vector of ints
%   rparam - vector of doubles
%   nparam - size of input vector
%   iresp - vector of ints
%   rresp - output parameter (vector of ints)
%   dresp - output parameter (matrix of MxN dimension)
%   nresp - size of output vector
%   isens - sensitivity flag
%   udata - userdata 

Torque = rparam(1:nparam);                                       % This variable contains all the values of the reponses for all the time steps,
                                                                 % In this function, it contains the torque  for each time step over an electrical period

Tr = ( ( max(Torque) - min(Torque) ) / mean(Torque) ) *100       % Custom function based on the response previouly defined in Flux, computation of the torque ripple rate

rresp(1) = Tr

end

注意:

パラメータrparam、rrpesp(1)と、関数の名前を変更してはなりません。

OMLファイルは.FLUプロジェクトと同じフォルダー内に配置する必要があります。