Scopus Eşleşmesi Bulundu
20
Atıf
21
Cilt
393-402
Sayfa
Scopus Yazarları: Mehmet Çunkaş
Özet
In this paper an approach using multi-objective fuzzy genetic algorithm (MFGA) for optimum design of induction motors is presented. Single-objective genetic algorithm optimization is compared with the MFGA optimization. The efficiency of those algorithms is investigated on motor's performance. The comparison results show that MFGA is able to find more compromise solutions and is promising for providing the optimum design. Besides, a design tool is developed to evaluate and analysis the steady-state characteristics of induction motors. © 2008 Springer Science+Business Media, LLC.
Anahtar Kelimeler (Scopus)
Multiobjective fuzzy optimization
Genetic algorithms
Induction motor
Scimago Dergi Bilgisi
Otomatik ISSN Eşleştirmesi
2010 yılı verileri
Journal of Intelligent Manufacturing
Q1
SJR Quartile
0,718
SJR Skoru
113
H-Index
Kategoriler: Industrial and Manufacturing Engineering (Q1) · Software (Q1) · Artificial Intelligence (Q2)
Alanlar: Computer Science · Engineering
Ülke: Netherlands
· Springer Netherlands
Bu bilgiler makale yılına göre Scimago veritabanından ISSN eşleştirmesiyle otomatik getirilmektedir.
Dergi sıralama verileri Scimago'nun ilgili yılı baz alınmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Multiobjective fuzzy optimization
Genetic algorithms
Induction motor
Makale Bilgileri
Dergi
Journal of Intelligent Manufacturing
ISSN
0956-5515
Yıl
2010
/ 8. ay
Cilt / Sayı
21
/ 4
Sayfalar
393 – 402
Makale Türü
Özgün Makale
Hakemlik
Hakemli
Endeks
SCI-Expanded
Yayın Dili
İngilizce
Kapsam
Uluslararası
Toplam Yazar
1 kişi
Erişim Türü
Elektronik
Erişim Linki
Makaleye Git
Alan
Mühendislik Temel Alanı-
Elektrik-Elektronik Mühendisliği
YÖKSİS Yazar Kaydı
Yazar Adı
ÇUNKAŞ MEHMET
YÖKSİS ID
373513
Hızlı Erişim
Metrikler
Scopus Atıf
20
Yazar Sayısı
1