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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种高转矩低振动内置式永磁同步电机优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121457221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610003528.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种高转矩低振动内置式永磁同步电机优化方法是由郭新华;吴骅睿;周思齐设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高转矩低振动内置式永磁同步电机优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及永磁同步电机优化设计领域，具体涉及一种高转矩低振动内置式永磁同步电机优化方法，包括如下步骤：S1通过有限元方法计算电机电磁场分布，根据计算结果确定电机的关键噪声源；S2定义优化目标与约束条件，构建优化数学模型并采用随机森林算法对设计变量进行灵敏度分析，将设计参数划分为强敏感级、中敏感级和弱敏感级;S3针对强敏感级参数，构建多层感知机神经网络代理模型，并采用第二代非支配排序遗传算法进行多目标优化;S4针对中敏感级参数，采用响应面模型代理建模，并结合多目标粒子群优化算法进行优化;S5针对弱敏感级参数，采用参数化扫描方法，并通过加权求和法结合不同目标的权重，综合优化目标函数；S6综合优化结果并验证。

本发明授权一种高转矩低振动内置式永磁同步电机优化方法在权利要求书中公布了：1.一种高转矩低振动内置式永磁同步电机优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1通过有限元方法计算电机电磁场分布，获取不同工作点下的电磁力谐波；再计算定子模态频率及结构响应，将有限元的电磁激励与单位力波响应函数相结合，建立电机电磁振动噪声混合模型，根据计算结果确定电机的关键噪声源； S2定义优化目标与约束条件，将电机的平均输出转矩、转矩脉动以及关键电磁力谐波幅值作为优化目标，将设计变量集合定义为X，包括定子槽口尺寸、槽宽高、永磁体厚度、宽度及隔磁桥厚度，构建优化数学模型并采用随机森林算法对设计变量进行灵敏度分析，根据分析结果，将设计参数划分为强敏感级、中敏感级和弱敏感级,构建优化数学模型为： ， 其中表示平均输出转矩，为转矩脉动、为电磁力谐波幅值，表示电机转矩脉动，表示关键阶次电磁力，表示优化主目标即最大化平均转矩，表示由最小化的目标组成的向量， 其约束条件为;采用随机森林算法对设计变量进行灵敏度分析具体步骤为： 定义为第j次预测准确率，为打乱第d个特征后准确率，为特征d的重要性分数，评价公式为，其中M代表总预测次数；将设计参数划分为强敏感级：永磁体厚度、永磁体宽度、槽宽高，中敏感级：槽口高度、隔磁桥厚度、槽底圆角半径和弱敏感级：槽口宽度和槽心宽度； S3针对强敏感级参数，构建多层感知机神经网络代理模型，并采用第二代非支配排序遗传算法进行多目标优化，具体包括如下步骤：S3.1MLP代理模型构建与训练，基于所选取参数得到数据集构建包含输入层、多个隐藏层及双输出层的多层感知机神经网络代理模型；S3.2，基于NSGA-Ⅱ的多目标优化，以MLP代理模型作为目标函数评估器，设定优化目标为最大化平均转矩、最小化转矩脉动，初始化NSGA-Ⅱ算法种群，在迭代过程中，利用代理模型快速预测种群个体的目标值，进行非支配排序、拥挤度计算与选择、交叉、变异操作，并采用精英保留策略生成新一代种群，循环迭代直至达到最大代数，输出Pareto最优解集；S3.3，结果验证与决策，从Pareto解集中选取关键方案，通过有限元分析进行精确验证; S4针对中敏感级参数，采用响应面模型代理建模，并结合多目标粒子群优化算法进行优化，具体包括如下步骤S4.1，响应面模型建立，针对每个性能指标分别建立二次多项式响应面模型；S4.2，模型验证与改进，首先计算决定系数和调整决定系数，为进一步验证模型预测能力，可额外随机生成若干组验证样本点，分别进行有限元仿真和RSM模型预测，并计算其相对误差；S4.3，最优方案决策与验证，从Pareto最优解集中选取一个最终方案； S5针对弱敏感级参数，采用参数化扫描方法，并通过加权求和法结合不同目标的权重，计算综合优化目标函数，所述综合优化目标函数如下： 通过扫描求解得到最优解； S6综合优化结果并验证。

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