题目：基于人工智能的高压断路器电场优化的研究

SF6断路器是高电压、大容量电力系统中的重要设备。SF6气体对电场均匀性十分敏感，其耐压程度会因电场分布不均匀而急剧下降，因此以电磁场数值计算分析为基础，对SF6断路器进行触头结构优化设计，改善电场分布是近年来较重视且热门的话题。 本课题采用有限元法和人工智能优化相结合的方法对断路器的灭弧室结构进行优化设计，使人工智能仿真的高效性与有限元法电场计算的准确性紧密结合，避免大量繁琐的有限元电场计算。以灭弧室内最大电场强度为目标函数，通过调整灭弧室内触头形状使目标函数最小，对断路器灭弧室结构优化进行了研究。 首先，本文应用有限元方法，对断路器灭弧室内的电场进行较精确的计算。在优化设计中，设计变量的选择很重要，如果选择的设计变量不合适，可能导致不真实或不可行。本文采用大型商用有限元软件ANSYS对灭弧室电场进行了分析计算，在此计算过程中，经过分析、比较触头轮廓线上关键点(设计变量)对灭弧室内最大电场强度(目标函数)的影响，找到合适的设计变量，并确定设计变量的变化范围，较准确的计算出相应设计变量下的灭弧室电场。 其次，为了避免在应用优化算法时，反复调用有限元计算，本文应用了神经网络的模型辨识能力。文中设计了BP神经网络，利用有限元计算的样本数据建立起触头关键点坐标（输入）与灭弧室内最大电场强度（输出）的非线性映射关系，从而代替有限元法，快速计算不同触头曲线情况下灭弧室内的最大电场强度。 然后，将遗传算法(GA)的全局寻优能力与BP网络的模型辨识能力结合起来，兼采二者之长，采用GA-BP更有效快速地对高压断路器灭弧室电场进行优化。然后再用有限元方法对其优化结果进行验证。 最后，采用VC++6.0对BP神经网络和遗传算法进行程序实现，并采用面向对象的可视化技术编制成通用的软件界面。