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基于SVM MOCDE算法的永磁同步电机多目标优化
发布时间：
2024-06-20
通过正交设计法仿真获得各变量的样本空间，采用支持向量机（SVM）对仿真数据集进行拟合，应用多目标差分进化（MOCDE）算法进行优化，结合遗传算法求解永磁电机最优极弧系数、磁极偏移、辅助槽与定子槽口宽度等参数实现齿槽转矩和气隙磁密畸变率优化。
通过正交设计法仿真获得各变量的样本空间，采用支持向量机（SVM）对仿真数据集进行拟合，应用多目标差分进化（MOCDE）算法进行优化，结合遗传算法求解永磁电机最优极弧系数、磁极偏移、辅助槽与定子槽口宽度等参数实现齿槽转矩和气隙磁密畸变率优化。
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