基于有限元仿真与神经网络的电机参数预测与优化方法

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。