摘要
本发明公开一种基于磁能传输与损耗优化的磁芯参数优化方法,涉及高频磁性元件技术领域,包括:提取磁芯的特征参数,结合工作温度计频率,建立励磁波形分类模型,对励磁波形进行分类;基于所述励磁波形分类结果,向斯坦麦茨方程引入温度修正系数,得到修正的斯坦麦茨方程,用于预测不同励磁波形的磁芯损耗;分析温度、励磁波形及磁芯材料三者对磁芯损耗的独立或协同作用;将频率、波形、磁通密度峰值、温度及磁芯材料作为特征构建预测神经网络磁芯损耗预测模型,将传输磁能最大以及磁芯损耗最小构建成适应度函数,使用遗传算法优化输入特征,得到优化的磁芯参数;在励磁波形分类、斯坦麦茨方程修正、磁芯损耗回归问题上均取得了较为优良的拟合精度及泛化能力。
技术关键词
参数优化方法
损耗
磁芯材料
波形
遗传算法优化
方程
磁通
BP神经网络
高频磁性元件
频率
计算机可执行程序
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