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磁性元件的磁芯损耗预测研究: 2025年; 随着社会的发展和电子技术的快速发展,磁性元件在电能变换系统中发挥越来越重要的作用,尤其是在高效率和高功率密度需求日益增长的背景下。研究磁性元件中的损耗,特别是磁芯损耗,已成为高效设计的重要课题之一。本文首先对训练集数据进行特征提取,用SVM分类器先对测试集进行训练,利用训练好的模型对测试集进行测试,达到100%的分类准确率。然后对原斯坦麦茨方程添加了温度修正项及系数,用遗传算法优化进行参数识别,对比后发现,修正后的斯坦麦茨方程有更大的异常数据解释性,表明修正后明参数识别效果更好。最后再对测试集先进行特征提取,主要分为四个相关性较高的因素,温度、磁芯材料、励磁波形、磁芯损耗,再进行逐一相关性分析,两两交互相关性分析,方差分析以及分层分析,得到另外三个因素对磁芯损耗的相关性。再进行方差分析,将分析结果使用决策树优化策略得到最优解,预测出测试集的温度为90℃、励磁波形为正弦波、磁芯材料为材料4时,达到最小的磁芯损耗。; 孙坤刘励韬李震宇安浩; 关键词：磁芯损耗 SVM模型遗传算法决策树

一种基于SA-SMA-GRNN的磁芯损耗预测模型: 本发明公开了一种基于SA‑SMA‑GRNN的磁芯损耗预测模型，属于信号预测及优化技术领域。该方法首先构建了包含磁芯材料、温度、频率和磁通密度峰值等特征的训练集，通过SMA黏菌优化算法对GRNN的平滑因子进行优化，以提高模...; 李鑫赵元鹏杨桢张翘楚刘昊原张钧博

一种基于因果表征学习的磁芯损耗预测方法: 本发明提出一种基于因果表征学习的磁芯损耗预测方法，包括：获取磁性元件的磁芯数据集，并按照磁芯材料的类别分成测试数据集和训练数据集，构建初始磁芯损耗预测模型和初始隐因果表征提取模型；将训练数据集输入初始隐因果表征提取模型，...; 蔡瑞初陈浠彭琳钧张家豪陈薇陈炳丰

磁性元件磁芯损耗预测方法、装置、设备及存储介质: 本发明提供一种磁性元件磁芯损耗预测方法、装置、设备及存储介质，包括获取磁性元件在工作温度范围内工作时对应的真实磁芯损耗值；将磁性元件磁芯的工作温度范围分区，构建表征各温度区间下的磁芯损耗的分段函数；基于分段函数构建磁芯损...; 贾祥龙佳慧李子豪杨佳鑫赵骞

一种多输入波形的高精度磁芯损耗测量装置: 本发明提出了一种多输入波形的高精度磁芯损耗测量装置。所述装置包括周期方波电压生成模块、多波形输入生成模块和磁芯损耗测量模块。周期方波电压生成模块产生周期方波电压，多波形输入生成模块产生多种常见电压波形，再通过不同的开关组...; 罗志超毛文科路哲文

一种基于数据驱动的磁芯损耗预测方法、计算机程序产品: 一种基于数据驱动的磁芯损耗预测方法、计算机程序产品，包括以下步骤：步骤S1，构建磁芯损耗的经验补偿模型和机器学习预测模型；步骤S2，通过对经验补偿模型进行修正得到预测结果，通过机器学习预测模型进行修正得到预测结果；步骤S...; 邢润强谢梅林薛好祺郝伟冯旭斌师恒

一种基于数据驱动的磁芯损耗改进型随机森林预测模型: 本发明涉及预测模型技术领域，尤其涉及一种基于数据驱动的磁芯损耗改进型随机森林预测模型，包括：步骤1：获取磁芯材料的实验数据，所述实验数据包括不同材料、不同温度、频率及励磁波形下的磁芯损耗及磁通密度信息；步骤2：对获取的实...; 张堃钱佳杰施家凯童逸尘陈孝豪颜凤秀

一种基于软门控混合专家模型的电气元件磁芯损耗预测方法: 一种基于软门控混合专家模型的电气元件磁芯损耗预测方法，涉及一种电气元件磁芯损耗预测方法，本发明自适应地调整专家权重，使得模型在面对不同类型的数据时更加灵活和适应性强；多样化的专家模型组合可以互补各自的优点，提高整体的鲁棒...; 李凌池云昊

基于经验公式与模型的变压器磁芯损耗预测方法及系统: 本发明属于变压器磁芯损耗预测领域，为了解决目前普遍存在变压器磁芯损耗预测不能适用于不同工况条件，且变压器磁芯损耗预测结果精度差的问题，提供了基于经验公式与模型的变压器磁芯损耗预测方法及系统。其中，基于经验公式与模型的变压...; 吕天光吴钦政艾芊丁肇豪贺兴郭宇

一种基于双目标函数最小磁芯损耗和最大传输磁能的优化方法: 本发明涉及新能源并网技术领域，尤其涉及一种基于双目标函数最小磁芯损耗和最大传输磁能的优化方法，包括：步骤一：根据最优化设计定义目标函数，其中目标函数1是最小化磁芯设计，目标函数2是最大化传输磁能；步骤二：决定决策变量，在...; 陆海华贺丽颖董徐艳吴承刚颜凤秀

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