基于BP神经网络和遗传算法的电动汽车电机优化设计

摘要

为了更好地解决永磁无刷直流电机优化设计中转矩扰动大的问题,利用Ansoft Maxwell的电机设计模块(RMxprt)建立一台4500W电动汽车用永磁无刷直流电机的参数化模型,并通过其参数化分析电机的齿槽转矩与定子槽口宽,气隙宽度(定子内径),定子绕组线径三个决策变量的关系,得到一系列离散的对应关系样本点,利用BP神经网络对这种关系进行拟合后建立拟合模型NM,通过遗传算法对上述模型进行求解获得最优解,这种方法既保留了场运算的精确性,又极大地缩短了场运算的计算时间.