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摘要
研究了一种基于有限元、差分进化算法与帕累托算法的智能自动优化方法,可以改进内置永磁电机用于车用驱动系统时传统优化算法在多变量、多目标优化方面存在的所需评估模型众多,优化时间长,在优化目标指标范围内优化结果单一等不足,并针对一台内嵌式永磁同步电机进行了仿真优化及对比。结果表明,该算法可以给出接近,甚至优于人工优化的一系列符合优化目标指标范围的结果,可以直观地选取优化结果中的最适最优电机参数组合,同时优化时间只有人工优化的十分之一,大幅提升了电机研发与设计的效率与质量。
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研究了一种基于有限元、差分进化算法与帕累托算法的智能自动优化方法,可以改进内置永磁电机用于车用驱动系统时传统优化算法在多变量、多目标优化方面存在的所需评估模型众多,优化时间长,在优化目标指标范围内优化结果单一等不足,并针对一台内嵌式永磁同步电机进行了仿真优化及对比。结果表明,该算法可以给出接近,甚至优于人工优化的一系列符合优化目标指标范围的结果,可以直观地选取优化结果中的最适最优电机参数组合,同时优化时间只有人工优化的十分之一,大幅提升了电机研发与设计的效率与质量。
