为降低现有齿槽转矩分析方法的复杂性，完成对电机结构的快速优化设计，结合贝叶斯正则化与模拟退火遗传算法对BP神经网络进行改进，构建永磁同步电机齿槽转矩网络预测分析模型。选取永磁同步电机的3种结构特征与齿槽转矩的参数化关系作为研究对象，使用有限元方法设计了一款4极24槽的永磁同步电机真模型，通过比较有限元仿真数据以及不同神经网络算法的预测结果，验证了GASA-BRNN预测模型的可行性。
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