随着世界能源危机,环境污染等问题日益突出,电动汽车(Electric Vehicles,EVs)凭借其高效率、零排放等显著优势,逐渐替代传统燃油汽车,成为汽车行业发展的新趋势。动力驱动系统作为电动汽车的核心,面临着运行环境多变,工况综合复杂等诸多挑战。磁通可控记忆电机(Flux Control Memory motor,FCMM)采用低矫顽力永磁体作为永磁励磁源,拥有气隙磁场可调节能力。在运行过程中,该电机不仅继承了永磁电机高功率密度、高效率的综合性能特点,而且具有驱动模式灵活、调速范围宽的驱动特性,因而在车用电驱动领域有着潜在的应用前景。本文提出一种基于变磁网络的多模式优化设计方法,并以一款双凸极磁通可控记忆电机(Double Salient Flux Memory motor,DSFM)为研究对象,旨在针对记忆电机工作原理特殊、运行模式多变、永磁磁化状态在线评估困难等问题,提供一种有效快速的多目标优化设计手段。对此,本文围绕着记忆电机系统地开展了电机的变磁阻网络精确建模、以磁网络为媒介的多目标优化及电机不确定性分析研究等工作。具体的论文研究工作主要包括在以下几个方面:(1)系统地介绍了课题研究的背景及意义,分析了目前国内外记忆电机的研究现状,并对目前已有的多目标设计方法进行探讨。(2)提出一种新型DSFM电机,给出其拓扑结构,阐述其结构特点和运行原理,并参考传统双凸极电机设计经验,给出了尺寸参数、永磁体及绕组的初始设计方法。(3)提出一种考虑到记忆电机在线调磁特性的变磁网络模型,探究了不同磁化状态下,铁芯及气隙磁场分布和永磁体磁化状态的关系,据此对模型进行调整改进。并将模型预测结果同有限元对比,验证了模型的可行性和准确性。(4)提出一种基于变磁网络模型的多目标优化框架。定义了DSFM电机增弱磁两种工作模式,并以电机增磁模式下平均输出转矩、转矩脉动和弱磁模式下铁耗为设计目标,对关键结构参数进行优化。通过将电机优化性能同初始性能对比,验证了所提出的设计方法的有效性。(5)提出一种基于变磁网络模型的不确定优化方法。分析了参数不可预测扰动对电机性能所造成的影响,定义了加工成品率的概念,并将其作为种群筛选条件添加到多目标优化框架,构建起不确定优化设计流程。通过不确定优化和确定优化对比分析,给出了样机最终加工方案。(6)加工DSFM样机,搭建测试平台,分别对电机增弱磁空载反动势以及在线调磁的动态响应特性进行测定,验证预测结果。