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龙图腾网获悉嘉兴学院申请的专利基于NSGA-Ⅱ的圆筒型永磁直线电机多目标优化方法和系统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：CN115221787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210863969.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于NSGA-Ⅱ的圆筒型永磁直线电机多目标优化方法和系统是由刘春元;彭珍;徐永锋;董睿;饶章宇设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NSGA-Ⅱ的圆筒型永磁直线电机多目标优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NSGA‑Ⅱ的圆筒型永磁直线电机多目标优化方法和系统，采用敏感参数算法构建电机优化目标函数，根据电机优化目标函数和电机尺寸构建电机二维模型，然后从电机二维模型中导出电机相关数据，并采用Bagging算法进行拟合训练，获得训练值和目标值具有更高拟合度的训练模型，最后根据训练模型确定电机优化目标的最优值区间，并采用NSGA‑Ⅱ算法对最优区间进行优化获得多目标优化的最优解，从而实现电机的多目标优化，输出优化后的输出功率和效率的Pareto前端解集，以及各优化参数。

本发明授权基于NSGA-Ⅱ的圆筒型永磁直线电机多目标优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于NSGA-Ⅱ的圆筒型永磁直线电机多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：预设电机性能指标，采用敏感参数法从预设电机性能指标中选取优化变量，根据所述优化变量构建电机的优化目标函数； 步骤2：获取电机尺寸，根据电机的优化目标函数中的优化目标和优化变量，构建电机二维模型； 步骤3：从所述电机二维模型中导出电机相关数据，使用Bagging算法对电机相关数据进行拟合训练，获得训练值和目标值之间拟合度最高的拟合模型； 步骤4：基于拟合模型运用NSGA-Ⅱ算法进行优化，得到优化后的优化目标最优解和优化变量的优化参数取值，优化目标最优解包括输出功率和效率的Pareto前端解集； 步骤4中采用NSGA-Ⅱ算法进行优化，对种群和参数进行设置，调用算法进行种群进化，具体过程为： 步骤41：随机产生规模为N的初始父种群P，设置G＝1，进行快速非支配排序，通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作获得第一代子代种群Q； 步骤42：从第二代开始，将父代种群与子代种群合并，设定一个临时种群P*，P*＝P+Q，再对P*进行快速非支配排序，同时对每层非支配层中的个体进行拥挤度计算，并根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群，令G＝G+1； 步骤43：通过遗传算法的基本操作产生新的子代种群，并返回所述步骤42，直至G达到预设的最大迭代次数，则结束种群优化。

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