[发明专利]用于教学的电机设计方法及系统有效
| 申请号: | 202010986951.6 | 申请日: | 2020-09-18 |
| 公开(公告)号: | CN112131788B | 公开(公告)日: | 2022-09-02 |
| 发明(设计)人: | 林锦华 | 申请(专利权)人: | 江西兰叶科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G09B5/02;G06F111/04 |
| 代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 彭琰 |
| 地址: | 330800 江西省宜*** | 国省代码: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 教学 电机 设计 方法 系统 | ||
1.一种用于教学的电机设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取用户输入的电机设计目标信息;
获取用户选定的多个电机设计参数项目,多个所述电机设计参数项目具有先后顺序;
当用户针对多个所述电机设计参数项目中的目标电机设计参数项目输入设计参数数据时,以所述电机设计目标信息作为约束条件,通过深度强化学习网络模型计算输出概率值;
判断所述输出概率值是否在预设范围内;
若所述输出概率值在预设范围内,则显示第一颜色标识;
若所述输出概率值不在预设范围内,则显示第二颜色标识;
所述深度强化学习网络模型采用以下步骤训练得到:
确定训练电机的主要参数数据,并将所述训练电机的主要参数数据填入表格中,该表格的维度为2,在X,Y维度上;
将该表格在Z维度上扩充复制若干次,形成维度为3的立体表格;
另设一个特征提取表格,并使用卷积积分手段,对所述立体表格进行扫描,得到新的具有高层特征的第一表格,再设计一个第二表格,并对所述第一表格进行扫描,得到具有更高特征的第三表格,将所述第三表格拉平,得到具有数据的一维表格,将此数据经过深度强化学习网络训练,并最终使用softmax函数进行输出处理,使输出变成一个概率值,当该概率值大于预设值时,判断设计方案通过,否则,判断设计方案未通过,经过如此训练,分别得出所述深度强化学习网络模型的结构数据和权重数据。
2.根据权利要求1所述的用于教学的电机设计方法,其特征在于,判断所述输出概率值是否在预设范围内的步骤之后,所述方法还包括:
若所述输出概率值在预设范围内,则显示第一颜色标识,并给出所述目标电机设计参数项目以后的各个电机设计参数项目对应的推荐参数数据。
3.根据权利要求1所述的用于教学的电机设计方法,其特征在于,判断所述输出概率值是否在预设范围内的步骤之后,所述方法还包括:
若所述输出概率值不在预设范围内,则显示第二颜色标识,并给出所述目标电机设计参数项目的推荐参数数据。
4.根据权利要求1所述的用于教学的电机设计方法,其特征在于,所述电机设计目标信息至少包括:电磁场分布信息、温度场分布信息、振动及噪声信息、运动结果信息、机械结构强度信息。
5.一种用于教学的电机设计系统,其特征在于,所述系统包括:
第一获取模块,用于获取用户输入的电机设计目标信息;
第二获取模块,用于获取用户选定的多个电机设计参数项目,多个所述电机设计参数项目具有先后顺序;
计算模块,用于当用户针对多个所述电机设计参数项目中的目标电机设计参数项目输入设计参数数据时,以所述电机设计目标信息作为约束条件,通过深度强化学习网络模型计算输出概率值;
判断模块,用于判断所述输出概率值是否在预设范围内;
第一显示模块,用于若所述输出概率值在预设范围内,则显示第一颜色标识;
第二显示模块,用于若所述输出概率值不在预设范围内,则显示第二颜色标识;
所述深度强化学习网络模型采用以下步骤训练得到:
确定训练电机的主要参数数据,并将所述训练电机的主要参数数据填入表格中,该表格的维度为2,在X,Y维度上;
将该表格在Z维度上扩充复制若干次,形成维度为3的立体表格;
另设一个特征提取表格,并使用卷积积分手段,对所述立体表格进行扫描,得到新的具有高层特征的第一表格,再设计一个第二表格,并对所述第一表格进行扫描,得到具有更高特征的第三表格,将所述第三表格拉平,得到具有数据的一维表格,将此数据经过深度强化学习网络训练,并最终使用softmax函数进行输出处理,使输出变成一个概率值,当该概率值大于预设值时,判断设计方案通过,否则,判断设计方案未通过,经过如此训练,分别得出所述深度强化学习网络模型的结构数据和权重数据。
6.根据权利要求5所述的用于教学的电机设计系统,其特征在于:
所述第一显示模块具体用于若所述输出概率值在预设范围内,则显示第一颜色标识,并给出所述目标电机设计参数项目以后的各个电机设计参数项目对应的推荐参数数据。
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