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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于代理模型和多目标粒子群的电机设计优化方法，包括：S1.建立初始化有限元仿真模型；S2.构建目标函数；S3.获取每个优化变量对应的敏感度，根据敏感度从优化变量中进一步选择优先待优化变量，确定优先待优化变量的变化范围；S4.在变化范围内基于初始化有限元仿真模型采样原始数据；S5.根据采样点构建代理模型，并对代理模型的超参数进行优化，得到优化后的代理模型；S6.将优化后的代理模型作为多目标粒子群优化算法的模型，对该电机的性能进行优化。
主权项：1.一种基于代理模型和多目标粒子群的电机设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.分析电机设计要求和尺寸约束，确定电机的初始拓扑结构和基本尺寸参数，建立初始化有限元仿真模型；S2.结合电机应用场景，分析并确定对应的约束条件，明确电机的优化目标，根据优化目标获取对应的优化变量，基于优化目标和优化变量，进而构建包含优化变量和优化目标的目标函数；S3.根据目标函数和优化变量之间的变化关系获取每个优化变量对应的敏感度，根据敏感度将优化变量中分为优先待优化变量和剩余优化变量，其中对优先待优化变量进行优化，而剩余优化变量则选择不优化或在优先待优化变量进行优化后再进行优化，并根据初始化有限元仿真模型、敏感度分析结果和电机实际工况确定优先待优化变量或剩余待优化变量的变化范围；S4.在变化范围内基于初始化有限元仿真模型进行采样，以获取原始数据，使得采样点均匀的分布在变化范围内，从而表征变化范围内目标函数的变化趋势；S5.根据采样点构建基于LightGBM实现的构建梯度提升回归树代理模型，并使用贝叶斯优化方法对梯度提升回归树代理模型的超参数进行优化，得到优化后的代理模型，并对其进行校验，符合精度则进入下一步，不符合精度则基于模型预测最小值区域缩小搜索范围，构建局部代理模型；S6.基于优化后的代理模型或局部代理模型根据多目标粒子群优化算法进行电机性能优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于代理模型和多目标粒子群的电机设计优化方法
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