基于代理模型的永磁直线同步电机多目标优化

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摘 要：针对传统值解析法、有限元等作为分析模型进行电机多目标优化设计，存在建模难度大、时间成本高的问题，提出一种基于代理模型的电机优化设计框架，该框架由遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）以及多目标粒子群优化（MOPSO）算法组成，并用于一台永磁直线同步电机（PMLSM）的结构优化。基于单变量扫描、主效应分析以及试验设计（DOE）的方法建立了模型训练样本库，在保证样本质量的同时降低了样本容量、节约了建模时间；采用GA-ELM搭建了电机的代理模型，进一步提高了原模型精度；基于MOPSO优化算法引入扰乱子完成对模型的多目标寻优，获得了三维Pareto最优前沿解集。（剩余15797字）