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电磁场与热场耦合的优化算法

引言

在电磁场仿真中，电磁场与热场的耦合分析是一个重要的研究方向。许多实际工程问题，如电机、变压器、无线充电设备等，不仅涉及电磁场的分布，还涉及由电磁场产生的热量及其对系统性能的影响。耦合分析的目标是找到最优的设计参数，以实现系统性能的最大化或能耗的最小化。本节将介绍几种常用的优化算法，并通过具体案例说明如何在电磁场与热场耦合分析中应用这些算法。

1.基于梯度的优化算法

1.1梯度下降法

梯度下降法是一种常用的基于梯度的优化方法，通过迭代调整设计参数，使目标函数达到最小值。在电磁场与热场耦合分析中，目标函数通常包括电磁场性