现如今制造业的发展方向之一,是将工业智能化设计与计算机紧密结合。永磁同步电机作为工业生产中最为重要的动力源之一,其优化设计问题受到了广泛的研究。但由于工作环境和设计指标不同,使得永磁同步电机的设计成为了一个受约束的多目标问题。为解决这一问题,除了使用控制变量法、分步优化法和对比实验法等传统优化方法之外,将启发式算法与多目标优化相结合也是重要的研究方向之一。目前的研究中使用的算法都需要有确定的控制参数,或难以处理好各优化目标之间的冲突。因此,本文提出了一种多目标综合教学算法,分别基于加权法和Pareto解集进行了永磁同步电机多目标优化设计,主要的研究内容和结果如下:(1)分析归纳了径向和轴向磁通永磁同步电机的电磁关系模型,推导了感应电动势、电磁转矩和气隙磁通密度。在此基础上,讨论了所要设计电机的工作环境,分别挑选了不同的电机参数作为变量、目标函数和约束。(2)针对基础教与学优化算法,本文根据永磁同步电机的工程实际情况,在教师阶段引入了综合教学的概念;在系数取值部分将随机取值改为了更科学的算式;在学生阶段中提出了自适应学习次数和双向学习过程。通过这些更改,得到了多目标综合教学算法,并基于加权求和法与Pareto最优解集分别规划了计算流程。(3)分别根据两种计算流程进行了径向和轴向磁通永磁同步电机的多目标优化设计,并对比了相对于其他启发式算法的性能提升。使用计算得到的电机参数最优值进行Maxwell有限元仿真和原型机实验验证,并分析和归纳了各次设计中的结论。(4)在基于加权求和法将多目标转化为单目标的优化过程中,.多目标综合教学算法的效率相对于教与学优化算法、遗传算法和粒子群算法的提升较为有限。而在基于Pareto解集的优化设计中,多目标综合教学算法的效率相对于非支配排序教与学优化算法和非支配排序遗传算法-2的提升较为明显,在多次实验中体现出了更快的收敛速度、更均匀的个体分布、更多样的Pareto解集和更好的优化结果。本文通过优化设计对比、仿真和样机实验验证了多目标综合教学算法在永磁同步电机多目标优化方面的有效性、简洁性、正确性和启发性,为永磁同步电机的多目标优化问题提供了新的解决思路,对于提高永磁同步电机的设计质量有重要的意义。