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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利圆筒直线电机多目标优化方法、设备及存储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：CN115481549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202210052932.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权圆筒直线电机多目标优化方法、设备及存储介质是由郭亮;雷敏杰设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本圆筒直线电机多目标优化方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种圆筒直线电机多目标优化方法、设备及存储介质，该方法以圆筒直线电机的平均推力和推力波动为优化目标，分析影响其的设计参数，并确定其的取值范围；通过最优拉丁超立方试验设计构建样本库；基于所述样本库建立Kriging模型；利用NSGA‑Ⅱ算法对模型的期望最大加点准则函数和预测函数进行并行寻优；如果模型达到设定的收敛精度，则通过NSGA‑Ⅱ算法寻优得到最优设计参数；否则将寻优得到的点计算真实值并添加样本库，重复寻优。本发明将NSGA‑Ⅱ算法和Kriging模型结合，融合NSGA‑Ⅱ算法对期望改进量最大准则函数和预测函数进行并行寻优，可快速提高模型精度，提高了算法的优化效率和鲁棒性。

本发明授权圆筒直线电机多目标优化方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种圆筒直线电机多目标优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：以圆筒直线电机的平均推力和推力波动为优化目标，分析影响平均推力和推力波动的设计参数，并确定平均推力和推力波动的取值范围； 所述影响平均推力和推力波动的设计参数包括圆筒直线电机的槽口宽度、永磁体长度、永磁体厚度、极距、气隙宽度、动子铁芯厚度； 步骤S2：通过最优拉丁超立方试验设计构建样本库； 步骤S3：基于所述样本库建立Kriging模型； 步骤S4：利用NSGA-Ⅱ算法对Kriging模型的期望最大加点准则EI函数和预测函数Fp进行并行寻优；具体包括： 步骤S41：求出每个样本的目标函数的Kriging代理模型的EI函数值，用NSGA-Ⅱ算法计算出每个EI函数值的帕累托解集，优化解集上的解均为最优解，根据加点个数确定新样本点Sei； 步骤S42：根据每个样本的目标函数的Kriging代理模型得到预测函数Fp，用NSGA-Ⅱ算法计算出每个预测函数Fp的帕累托解集，优化解集上的解均为最优解，根据加点个数确定新样本点Sp； 步骤S5：判断模型是否达到设定的收敛精度；如果达到设定的收敛精度，则通过NSGA-Ⅱ算法寻优得到最优设计参数；否则将步骤S4寻优得到的点计算真实值，并添加到步骤S2的样本库，重复步骤S3～步骤S5。

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