摘要
本发明公开了一种考虑MTPA控制角识别的永磁电机多转子生成式拓扑优化设计方法及电机,结合生成对抗网络和视觉转换器模型,对永磁同步电机拓扑结构实现统一优化设计,解决了传统方法中存在的多对象选择困难和设计周期长的问题,充分考虑拓扑变化对控制参数,特别是MTPA控制角的影响。首先,确定电机设计需求并完成初始设计,建立基于集成学习的MTPA控制角预测模型及性能预测模型,扩充样本数据。随后,将电机拓扑转为RGB图像,训练GAN模型以获得统一的潜变量表示,并训练ViT模型实现拓扑图像与性能指标的映射关系。最终,结合进化算法建立优化模型,求解获得最优拓扑设计方案。本发明能提高永磁电机设计的自动化程度和设计效率,具有广泛的工程应用前景。
技术关键词
拓扑优化设计方法
永磁电机转子
回归预测模型
GAN模型
图像
拓扑图
学习器
性能预测模型
样本
前馈神经网络
同步电机拓扑
变量
电机性能数据
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支持向量回归机
生成对抗网络模型
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