强化学习多目标优化算法

转矩密度高且波动小

结合深度神经网络代理模型，实现永磁电机结构设计的高效多目标优化。

汪晨 · Tianyu, Dong · Chen, Lei · 朱桂祥 · Yihan, Chen

Expert Systems with Applications 2025

参数信息

基于

75 kW

技术优势

代理模型更准

基于DNN的代理模型精度高于SVM和随机森林，使优化过程更接近真实有限元仿真。

样机验证有效

通过75 kW样机制造与测试，验证了优化设计的有效性。

应用场景

• 电机设计：电机设计者可用该算法自动多目标优化，替代手动调参。
• 工业电机优化：工业电机厂商可集成到流程中，提高转矩并降低波动。