基于支持向量机（SVM）代理模型的电机多目标优化：探讨 R2 值在优化过程中的作用
一、引言
在现代电机设计与优化领域，多目标优化已成为一种重要的策略，旨在通过综合考虑多个性能指标来
改进产品设计。本文基于支持向量机（SVM）代理模型，对电机设计的多目标优化进行了深入研究。
通过实践发现，该策略在平均转矩、转剧脉动以及迳向推力三个关键优化目标上均取得了显著的成果
。
二、支持向量机（SVM）代理模型
支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。在电机多目标优化过程中，
SVM 代理模型起到了至关重要的作用。通过建立电机性能与设计参数之间的非线性映射关系，SVM 代
理模型能够高效地预测电机的性能，从而极大地简化了复杂的多目标优化过程。
三、多目标优化的实现
在本次研究中，我们采用了多目标粒子群算法（PSO）进行优化。该算法是一种群体智能优化算法，
能够在全局范围内搜索最优解，尤其适用于处理多目标优化问题。通过引入适应度函数来衡量各个目
标的性能，PSO 算法能够在多个目标之间找到一种平衡，从而实现电机性能的整体提升。
四、实验结果与分析
实验结果显示，在平均转矩、转剧脉动以及迳向推力三个优化目标上，R2 值均达到了 0.99 以上。这
意味着我们的优化模型具有较高的预测精度和可靠性。具体而言，电机的平均转矩得到了显著提升，
转剧脉动得到了有效抑制，迳向推力也得到了明显改善。这些成果证明了我们的优化策略是有效的。
五、Matlab 在优化软件中的应用
在本次研究中，我们采用了 Matlab 作为优化软件。Matlab 强大的数学计算能力和丰富的工具箱使
得我们可以快速实现 SVM 代理模型的建立、PSO 算法的优化以及多目标性能的分析。此外，Matlab
的图形化界面也使得数据处理和结果展示变得更为直观和方便。
六、结论与展望
本文基于支持向量机（SVM）代理模型，通过多目标粒子群算法（PSO）对电机进行了多目标优化。
实验结果显示，在平均转矩、转剧脉动以及迳向推力三个关键优化目标上取得了显著的成果。未来，
我们将继续深入研究电机优化的其他方向，如进一步优化算法、提高模型精度以及探索新的应用领域
等。同时，我们也期待更多的研究者关注这一领域的发展，共同推动电机设计与优化技术的进步。总
