摘要
本发明涉及无线电能传输技术领域,提出了一种基于机器学习的无线充电电磁屏蔽优化设计方法,通过构建机器学习代理模型,快速预测屏蔽性能,大幅提升设计效率;采用多目标优化算法综合考虑屏蔽效率、能量传输效率和材料成本,满足多样化的实际工程需求;引入仿真验证与动态调整的闭环优化机制,保证最终设计达到预期目标;通过拉丁超立方采样优化数据分布并结合数据清洗和归一化处理,构建高质量训练数据库,提高模型泛化能力和预测精度;支持多种屏蔽结构参数的优化,适应性强,可广泛应用于无线充电场景;显著减少试验次数,缩短设计周期,降低开发成本,同时提升屏蔽性能、传输效率和经济性。
技术关键词
无线充电电磁
优化设计方法
屏蔽结构设计
拉丁超立方采样
铝板材料
磁芯材料
数据
参数
缩短设计周期
磁芯尺寸
粒子群算法
屏蔽材料
样本
仿真分析
接收线圈
系统为您推荐了相关专利信息
独立电力系统
电力系统模型
分析模块
指标
稳健性优化方法
优化设计方法
样本
外形
拉丁超立方抽样方法
水下航行器设计
性能优化设计方法
需求预测模型
建筑
生理传感技术
室内空间
工业园区
水质参数预测方法
深度神经网络
污水
关系建模