基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法技术

技术编号:45980643 阅读:7 留言:0更新日期:2025-08-01 18:43
本申请公开了基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,涉及电机设计与优化技术领域。电机参数预测与优化方法包括数据采集与有限元仿真、BP神经网络模型构建与训练、优化槽口宽度以及结果验证与应用;通过有限元仿真技术,获取不同槽口宽度下的齿槽转矩、空载反电势和负载输出转矩数据,构建数据集;利用BP神经网络对数据集进行学习训练,建立槽口宽度与电机性能参数之间的非线性映射关系模型;在实现预测的基础上结合优化算法,快速寻找最优槽口宽度,以满足设计目标;该方法有效结合了有限元仿真与机器学习的优势,提高了参数预测的准确性和效率,为电机设计提供了高效可靠的优化方案。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及电机设计与优化,尤其是涉及基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法


技术介绍

1、目前,传统电机设计中参数计算主要依赖于公式法和有限元仿真两种方法。公式法由于其假设条件较为简化,在实际应用中存在计算精度较低的问题,难以满足对高性能电机的需求。而有限元仿真虽然能够提供较高的计算精度,但面临效率较低、耗时较长等问题。

2、在电机设计中,定子槽口宽度是一个关键参数,它直接影响电机的多个性能指标,包括齿槽转矩、空载反电势以及负载输出转矩。

3、齿槽转矩是衡量电机运行平滑性的重要指标,较大的齿槽转矩会导致电机运行时出现转矩波动,影响整体性能。

4、空载反电势则反映了电机的发电能力,对于电机性能的优化具有重要意义。

5、负载输出转矩是评价电机输出能力的关键参数,直接影响了电机的工作效率和负载能力。

6、传统的设计方法在分析槽口宽度对这些性能指标的影响时,通常需要进行大量的仿真和试算,效率较低且成本较高。此外,由于槽口宽度与其他性能指标之间的关系复杂,难以通过简单的公式法或经验公式来进行准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,其特征在于,所述S1中,参数设置与仿真运行为:设置槽口宽度为可变参数,其他电机参数保持不变;对不同槽口宽度进行多组仿真计算,获取对应的齿槽转矩、空载反电势和负载输出转矩数据;

3.根据权利要求1所述的基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,其特征在于,所述S2中,隐含层和输出层选用激活函数;设置损失函数为均方误差或均方根误差,衡量预测值与真实值之间的差异。

4.根据权利要求1所述的基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,其特征在于,所述s1中,参数设置与仿真运行为:设置槽口宽度为可变参数,其他电机参数保持不变;对不同槽口宽度进行多组仿真计算,获取对应的齿槽转矩、空载反电势和负载输出转矩数据;

3.根据权利要求1所述的基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,其特征在于,所述s2中,隐含层和输出层选用激活函数;设置损失函数为均方误差或均方根误差,衡量预测值与真实值之间的差异。

4.根据权利要求1所述的基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法,其特征在于,所述s2中,网络初始化与训练为:...

【专利技术属性】
技术研发人员:鲍晓华罗羽凡龚敏徐孜茹
申请(专利权)人:合肥工业大学
类型:发明
国别省市:

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