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申请/专利权人：浙江工业大学
申请日：2024-04-19
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296765A
主分类号：G06F30/17
分类号：G06F30/17;G06F30/18;G06F30/23;G06F30/27;G06F18/214;G06F18/27;G06F111/10;G06F119/14
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：基于预测系数分析的电机拓扑结构优化方法和装置，其方法包括：首先基于拉丁超立方抽样方法对电机的拓扑结构相关尺寸即输入变量的空间进行扫描，并建立多项式回归；其次通过有限元求解器对这些变量进行评估，确定每个变量的模型响应并计算预测系数；接下来将具有最大预测系数的元模型作为最优元模型，并为每个近似响应模型建立相应的变量空间；最后利用近似模型估计基于方差的一阶和总效应敏感性指数来量化单个输入变量的重要性即单个变量的预测系数。经过预测系数分析之后的优化采样，能够提高抽样的效率和精度，使得样本更加合理且样本点相关性达到最小。
主权项：1.一种基于预测系数分析的电机拓扑结构优化方法，其特征在于，通过电机基于预测系数建立的最优元模型来模拟仿真电机在不同结构参数下得到的优化结果并给出一些最优变量组合参数，从而改进优化电机的尺寸设计，使其兼顾电磁性能和结构强度；具体包括如下步骤：S1、根据设计要求确定优化目标，再通过拉丁超立方抽样方法对电机的拓扑结构相关尺寸即输入变量的空间进行扫描，并建立多项式回归；S2、通过有限元求解器对这些变量进行评估，确定每个变量的模型响应并计算预测系数；S3、将具有最大预测系数的元模型作为最优元模型，并为每个近似响应模型建立相应的变量空间，再利用近似模型估计基于方差的一阶和总效应敏感性指数来量化单个输入变量的重要性即单个变量的预测系数；S4、根据单个变量的预测系数分析之后再次优化采样，得到一些最优变量组合参数，使用有限元法对该参数组合结构下的电机进行计算，判断性能是否满足优化要求，若满足，则优化完成；否则返回步骤S1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于预测系数分析的电机拓扑结构优化方法和装置
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