一种基于机器学习的无线充电电磁屏蔽优化设计方法

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一种基于机器学习的无线充电电磁屏蔽优化设计方法
申请号:CN202411940473
申请日期:2024-12-26
公开号:CN119962166A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
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
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