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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本研究提出了一种基于改进卷积神经算子的变压器电磁场快速计算方法。首先，使用数值仿真软件构建变压器的有限元模型，通过有限元求解获得不同负载电阻和仿真时间下的电磁场分布，制作数据集并划分为训练集和测试集；训练数据集通过R树将问题域迭代划分为多个子域，并在各子域上自适应地使用不同大小的网格进行插值；插值后的变压器电阻及仿真时间用于卷积神经算子的训练；损失函数考虑了网络输出与子域网格的偏差和与点云间的插值误差，通过训练得到满足误差预期的模型；最后，通过反向插值将网络输出的子域网格转化为仿真结果。该模型显著提升了仿真速度，适用于处理非均匀点云数据且仿真精度高，满足三维电磁场的实时仿真计算需求。
主权项：1.一种基于改进卷积神经算子的变压器电磁场快速计算方法，用于实现对电力变压器三维电磁场的快速仿真代理模型的建立，其实现过程主要包括以下步骤：步骤1使用COMSOLMultiphysics软件中的三相变压器案例对有限元模型进行电磁场仿真。该模型使用“多匝线圈域”的三相变压器的瞬态模型，考虑磁芯中非线性B-H曲线的影响；步骤2划分三相变压器为1568个网格，并通过有限元方法求解每个单元的方程组，将其组合形成整个系统的方程组；步骤3在不同二次负载电阻Rs和仿真时间T下，利用求解得到的方程组，进行不同工况下的电磁场仿真，并将获取的电磁场仿真数据划分为深度学习模型的训练集和测试集；步骤4使用R树空间划分和卷积神经算子CNO相结合的R树空间划分-卷积神经算子（R-CNO）模型，将训练集中变压器的二次负载电阻，仿真时间作为模型的输入，特征值电磁场分布作为输出，对代理模型进行训练，以实现将输入参数映射到变压器的三维电磁场分布；步骤5将训练集中变压器的二次负载电阻，仿真时间，三维点云作为模型的输入，特征值电磁场分布作为输出，对代理模型进行训练；步骤6将测试集中变压器的二次负载电阻和仿真时间输入到代理模型中得到仿真结果；步骤7根据恒定频率F、交流电压Vac、初级电阻Rp、初次线圈匝数Np和次级线圈匝数Ns的额外参数，对变压器电磁场分布进行仿真结果分析。
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