摘要
本发明公开了一种永磁无刷直流电机结构参数协同优化方法,包括:确定无刷直流电机的设计参数,利用Maxwell建立电机的参数化模型,确定输出优化指标;将参数化模型导入Optislang平台进行模型标定,通过设计参数与优化指标相关性分析保留高相关性的设计参数;采用Optislang二次采样技术,获取多组高相关设计参数和优化指标的参数组合,导入Isight平台,构建电机最优代理模型。执行智能优化算法寻优,确定最优设计参数组合及相应优化指标;使用Maxwell仿真对比验证优化后的指标值,若满足设计要求则结束。与现有技术相比,本发明简单高效易实现,通过软件之间的数据高效交互,显著降低优化设计门槛,大幅减少了人为的干涉,从而实现了电机的快速且精准的优化设计。
技术关键词
直流电机结构
协同优化方法
永磁无刷
参数
智能优化算法
样本
无刷直流电机
槽口宽度
指标相关性分析
相关性分析方法
采样技术
交叉验证方法
平台
永磁体
协方差矩阵
气隙
变量