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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利外转子永磁无刷直流电机优化设计方法、装置、设备及介质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：CN120951771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511055688.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权外转子永磁无刷直流电机优化设计方法、装置、设备及介质是由林梦寒;陈亮亮;陈志华;靳晓光;伍家驹;冯镅;陈其庆;徐旭;赖平;吴雯艳设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本外转子永磁无刷直流电机优化设计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于电机优化设计技术领域，公开一种外转子永磁无刷直流电机优化设计方法、装置、设备及介质，该方法包括：以功率密度和效率为核心优化目标，借助灵敏度分析确定决策变量为定子外径、绕组线径和电枢铁心长度，以槽满率、电流密度、定子磁密、输出功率等参数范围作为约束条件，建立外转子永磁无刷直流电机的多目标优化数学模型，再采用多目标粒子群算法求解优化模型，得到兼顾多目标约束下满足电机性能指标要求的最优解，完成电机参数优化设计。基于有限元仿真结果的对比分析表明，多目标粒子群算法的优化设计显著提升了电机综合性能，在保持电机输出功率稳定的前提下，效率提升了1.57％，功率密度增大17.2％。

本发明授权外转子永磁无刷直流电机优化设计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种外转子永磁无刷直流电机优化设计方法，其特征在于，所述方法包括： 确定优化变量参数、目标函数、约束条件，建立电机的参数优化模型； 采用多目标粒子群优化算法对所述参数优化模型进行求解，通过外部存档保存非支配解并通过拥挤距离维护存档多样性，每个粒子根据自身历史最优和从存档中选择的全局引导者更新位置，得到一组Pareto最优解； 将所述Pareto最优解代入所述电机的参数优化模型进行仿真分析，验证优化效果； 所述确定优化变量参数包括： 初选优化变量；其中，初选的优化变量包括定子外径、气隙长度、转子轭厚度、永磁体厚度、槽口宽度、槽肩高、绕组线径、电枢铁心长度； 通过灵敏度分析筛选初选的优化变量，所述灵敏度分析以电机损耗Ploss和电机质量M为输出响应参数，采用全因子设计方法评估初选的优化变量对输出响应参数的影响，确定最终优化变量为定子外径、绕组线径和电枢铁心长度； 所述目标函数包括主要优化目标和辅助优化目标；所述主要优化目标为效率η和功率密度Pd；所述辅助优化目标为最小化电机质量M和电机损耗Ploss； 所述约束条件包括设计变量条件约束和性能指标约束； 其中，所述设计变量条件约束包括： 定子外径Da，35mm≤Da≤45mm； 电枢铁心长度Lef，15mm≤Lef≤35mm； 导线线径Dcu，0.4mm≤Dcu≤0.8mm； 所述性能指标约束包括： 效率η，η≥88%； 电机质量M，M≤180g； 槽满率Sf，Sf≤75%； 电流密度j，j≥9Amm2； 定子齿磁密Bt，1.5T≤Bt≤1.9T； 定子轭磁密Bj，1.5T≤Bj≤1.9T； 线负荷A，A≤10Amm； P out为优化后的输出功率，|Pout-PN|≤0.5W，PN为额定功率； 采用多目标粒子群优化算法对所述参数优化模型进行求解，通过外部存档保存非支配解并通过拥挤距离维护存档多样性，每个粒子根据自身历史最优和从存档中选择的全局引导者更新位置，得到一组Pareto最优解，包括： 种群初始化，设置粒子群规模、最大迭代次数、外部存档容量、学习因子及惯性权重范围，采用拉丁超立方采样生成初始粒子位置并随机初始化粒子速度，将每个粒子的个体最优位置初始化为其初始位置，创建空的外部存档； 计算初始适应度，并行计算每个粒子的适应度，所述适应度以效率和功率密度为双目标； 迭代优化，包括以下操作：更新惯性权重，采用线性递减方式调整惯性权重；计算当前粒子的适应度；收集满足约束条件的可行解；更新个体最优位置，若当前粒子位置支配其历史个体最优位置，则更新个体最优位置；更新外部存档，合并当前种群解集与外部存档解集，筛选非支配解作为新存档，当存档规模超过预设容量时，基于拥挤距离保留拥挤距离最大的解；从外部存档中选择全局引导粒子，基于拥挤距离的倒数确定选择概率，通过轮盘赌选择全局引导粒子； 迭代结束后，从外部存档中获取Pareto最优解。

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