直线电机设计与优化(TFLM,FSLM)论文阅读笔记1
Transverse Flux Linear Motor 横向磁通直线电机TFLM
Flux Switching Linear Motor 开关磁通直线电机FSLM
2.7-分段磁通切换电机的磁场和推力计算
Electromagnetic fields and thrust-ripples calculation for segmented-secondary linear flux-switching motors
内容：初级分段电机的磁场和推力计算以及计算结果和仿真结果的对比
1.介绍了SSLFSM的优点以及几种设计分析方法
2.电机结构
3.2D模型、简化、电机参数、泊松方程、推力及磁场计算
4.与仿真结果对比
参考文献
[x]Modeling of a complementary and modular linear flux-switching permanent-magnet motor for urban rail transit applications [x]General formulation of the electromagnetic field distribution in machines and devices using fourier-analysis [x]Modeling of flux- switching permanent-magnet machines with fourier analysis
2-8横向磁通电机TFLM,TFM的重量和性能优化（RSM建模、GA优化）
Design Optimization of Transverse Flux Linear Motor for Weight Reduction and Performance Improvement Using Response Surface Methodology and Genetic Algorithms
RSM：构建经验模型，结构不明确/复杂难以建立数学模型。
GA：在RSM建立的模型基础上，采用遗传算法对模型进行优化，省时间。
1.电机结构、几种建模方法对比、确定目标函数和约束条件
2.电机参数、3D仿真FEM
3.优化设计：RSM建立多项式二阶模型、遗传算法介绍
4.优化过程：选择待优化参数、用CCD设计参数范围以及实验频率、有限元分析计算、RSM建立经验模型、GA优化。
参考文献
[]Design of PM excited transverse flux linear motor with inner mover type [x]Design development of permanent magnet excitation transverse flux linear motor with inner mover type
2-9 （2-8的设计PM-TFLM）
Design development of permanent magnet excitation transverse flux linear motor with inner mover type
1.TFLM的优缺点、EMCN磁网络法、研究多因素
2.磁共能、牵引力
3.电机结构、3D仿真（结构，材料，剖分，后处理）、设计参数（五个具体方面对于电机力密度的影响，文中包含具体结论）
4.实验结论：单相供电为例做电机测试，压电材料测量力、编码器测动子位置。（论文包含具体实验方法）
2-10 （2-7）傅里叶分解分析磁场（太专业）
General Formulation of the Electromagnetic Field Distribution in Machines and Devices Using Fourier Analysis
1.多种磁场分析方法MEC,CM,TR-FA,SC,FEM,BEM及相关参考文献
2.模型建立：假想条件、坐标系确定、区域划分、运动静止的划分、几种边界条件（本文难点，主要包含三种边界条件，分别适用于不同区域）。
3.半解析：麦克斯韦方程、三个方向激励源的傅里叶分解（边界条件不同，分解的方式不同）、单个区域的磁幂度傅里叶表达式。
4.边界条件：详细介绍五种边界条件（需要再看）
5.与有限元结果对比
2.10-MLFSPM电机的数学建模
Modeling of a Complementary and Modular Linear Flux-Switching Permanent Magnet Motor for Urban Rail Transit Applications
1.FSPM,DSPM
2.拓扑和原理：
3.MLFSPM的静态特性：永磁磁链、反电势、自感互感及其谐波、齿槽力。
4.MLFSPM数学模型建立：磁链、互感表达式、dq轴定义、abc-dq坐标变换、dq轴电感计算及校验、dq轴磁链计算及校验、电推力计算、推力波动。
5.FEM与计算结果对比，包含具体仿真参数。
参考文献：
[]Novel modularized flux-switching permanent magnet linear machine with complementary magnetic circuits[x]A linear doubly salient permanent magnet motor with modular and complementary structure(2.22finished[]Investigation of end effect in permanent magnet brushless machines having magnets on the stator
2.11-SC映射分析PMLM的推力（考虑齿槽、端部效应以及pm形状
A Thrust Force Analysis Method for Permanent Magnet Linear Motor Using Schwarz-Christoffel Mapping and Considering Slotting Effect, End Effect, and Magnet Shape
1.齿槽力和推力波动产生原因、其他分析方法(CM法，SC为特殊的CM)
气隙磁场：考虑PM形状用等效线电流模拟气隙磁场
边值条件问题BVP：利用SC-mapping变为矩形
齿槽力：麦克斯韦应力张量沿铁轭周围线积分，得到由开槽效应引起的齿槽力和端部效应
2.PM等效线电流模型建立以及边界条件：（同时也介绍了rpm,blpm两种等效方法
3.W-plane和Z-plane的转化：通过坐标变换将矢量映射为标量
利用SC-mapping给定边界条件（铁心边界用附加电流代替
计算xy下的磁密度并转换到uv坐标系
4.推力计算
齿槽力的计算
计算永磁PM磁链用于求解反电势进一步求解推力
5.计算结果及FEM验证、通过RPM,BLPM研究PM形状对于齿槽力的影响（给出了相对具体的结论，可以通过BLPM消除端部产生的齿槽力，PM形状对于反电势的影响（分析反电势系数谐波），PM形状对于推力的影响。（以上分析均给出了相对具体的仿真分析）
6.总结
2.12-PM-TFLM应用于无绳电梯
Permanent Magnet Excited Transverse Flux Linear Motor With Inner Mover For Ropeless Elevator
2.结构
3.PM-TFLM与PM-LSM性能对比，以及TFLM结构FEM优化
4.用比例缩减模型进行试验
2.12-多目标设计时的可视化（可以视为GA结果的展示方案（偏算法，看看就行
Visualization of Multi-Objective Switched Reluctance Machine Optimization at Multiple Operating Conditions with t-SNE
1.t-SNE相比于其他几个传统算法的优点：降维，损失小
2.要素确定：待优化参数通常为3-8个
参考文献：
[]A review of recent development sin electrical machine design optimization methods with a PM synchronous motor benchmark
2.12-电机设计优化算法总结
A Review of Recent Developments in Electrical Machine Design Optimization Methods With a Permanent-Magnet Synchronous Motor Benchmark Study
differential evolution 差分进化算法：多参数性能优越
response surface 响应面分析
1.目标：代理模型，找到待优化参数和目标之间的关系、最小计算量找到全局最优
2.代理模型：
A.找主导参数（Design Space Reduction）多元回归筛选multiregression-based screening technique
B.RSM建立经验模型
C.Space mapping空间映射法：建立粗网络（EMCN磁阻网络法）和精网络（FEM）的联系
3.优化设计搜索：分为确定搜索（输入数学公式，给出目标函数与参量关系）和随机搜索。
fitness function 回归函数
CMA—covariance matrix adaption
EDA—estimation of distribution
MTS—multiple trajectory search
DE—differential evolution
GA—genetic algorithm
PSO—particle swarm optimization
A.待优化参数为标量：
a.确定搜索：SUMT,以及其他算法
b.随机搜索：GA（粗糙和精细的几何定义之间进行迭代，减小工作量），SA退火算法（可以找到全局最小，但不适用于大范围搜索），粒子群，DE差分进化算法，BF算法（目前没有应用于电机设计）
B.待优化参数为矢量：（Pareto最优：一个优化目标的改进，必须伴随其他至少一个目标的恶化）
确定搜索：可以用梯度时，若梯度不可用，采用随机搜索或DOE
a.多目标GA b.MOPSO c.MODE d.DOE-based Methods
4.算法基准（比较及设计），以SPM电机作为例子进行参数优化分析（有需要时候具体看）
参考文献
[]Optimum design of single-sided linear induction motors for improved motor performance[]Evolutionary optimization of permanent magnet machine design for traction applications
