本發明涉及汽車電機，特別涉及一種新能源汽車驅動電機輔助槽位置與尺寸確定方法及系統。
背景技術：
1、在當今汽車行業，尤其是新能源汽車領域，內置式v型永磁同步電機因其具有高效、高功率密度等優勢，被廣泛應用。汽車行駛過程中，對電機的性能要求極為苛刻，不僅需要電機具備良好的動力輸出，還要求其運行穩定和低噪。
2、然而，內置式v型永磁同步電機存在齒槽轉矩這一固有問題。齒槽轉矩會導致電機運行時產生扭矩波動，進而影響汽車行駛的平穩性，在車輛加速或減速過程中，駕乘人員能明顯感受到頓挫感。同時，不合理的氣隙磁密分布會降低電機的效率，增加能耗，縮短電動汽車的續航里程。此外，電機運行產生的噪聲不僅會影響駕乘體驗，長期處于高噪聲環境還可能對人體健康造成損害。
3、齒槽轉矩是永磁電機中因定子齒槽與轉子磁極的周期性相對運動，導致磁路磁阻變化而產生的轉矩脈動，輔助槽改變了齒槽邊緣的磁導分布，使磁阻變化的幅值減小，磁場能量隨轉子位置的變化更加平緩，所以通過在定子和轉子上開輔助槽能夠有效抑制齒槽轉矩，還能提升電機在正常工作狀態下的氣隙磁密均勻度，同時也能夠降低電機運行的噪聲。
4、現有技術當中，傳統確定電機輔助槽位置與尺寸的方法大多基于經驗和簡單的試錯法，難以精確地優化齒槽轉矩、氣隙磁密以及降低噪聲。這使得電機在實際應用中無法充分發揮性能優勢，限制了汽車整體性能的提升。
技術實現思路
1、基于此，本發明的目的是提供一種新能源汽車驅動電機輔助槽位置與尺寸確定方法及系統，以解決上述現有技術當中的不足。
2、第一方面，本發明提供一種新能源汽車驅動電機輔助槽位置與尺寸確定方法，所述方法包括：
3、采集電機的基礎數據以及運行數據，并通過有限元分析軟件建立所述電機的三維仿真模型；
4、將輔助槽的位置參數以及尺寸參數作為極光算法的優化變量，并基于所述優化變量建立衡量輔助槽位置以及尺寸組合方案優劣程度的目標函數；
5、初始化極光算法的參數，在所述極光算法每次迭代中通過極光粒子位置的更新獲取若干不同的輔助槽位置與尺寸組合，并根據所述目標函數計算所述極光粒子的優劣程度，直至所述極光算法收斂，以得到優化后的輔助槽位置以及尺寸參數；
6、將所述優化后的輔助槽位置以及尺寸參數應用至所述三維仿真模型中進行仿真計算，以得到優化后的指標；
7、判斷所述優化后的指標與是否達到預期優化效果；
8、若否，則重復執行初始化極光算法的參數，在所述極光算法每次迭代中通過極光粒子位置的更新獲取若干不同的輔助槽位置與尺寸組合，并根據所述目標函數計算所述極光粒子的優劣程度，直至所述極光算法收斂，以得到優化后的輔助槽位置以及尺寸參數，將所述優化后的輔助槽位置以及尺寸參數應用至所述三維仿真模型中進行仿真計算，以得到優化后的指標，直至所述優化后的指標達到所述預期優化效果。
9、與現有技術相比，本發明的有益效果是：通過極光算法對輔助槽位置與尺寸進行優化，能夠有效削弱齒槽轉矩，經優化后齒槽轉矩幅值顯著降低，減少了電機運行時的扭矩波動，避免了汽車在加減速過程中因扭矩波動而產生的頓挫感，極大提升了電機運行的平穩性，且能夠降低氣隙磁密幅值，其諧波分量的絕對值減小，間接降低諧波引起的電磁力波動，簡化噪聲抑制設計，其次，該優化能夠提升氣隙磁密均勻度，減少能量損耗，提高了電機的電磁轉換效率，使得電池電能能夠更高效地轉化為機械能，進而增加了車輛的續航里程，并且能夠降低電機運行時產生的噪聲，有效提升駕乘體驗。
10、進一步的，所述采集電機的基礎數據以及運行數據的步驟包括：
11、測量所述電機的定子與轉子的外徑、內徑、永磁體的長度、永磁體的寬度以及永磁體的厚度；
12、獲取所述永磁體的剩磁、矯頑力以及繞組匝數；
13、基于轉矩傳感器、霍爾傳感器以及聲級計采集所述電機的齒槽轉矩、氣隙磁密以及噪聲聲壓級。
14、進一步的，所述并通過有限元分析軟件建立所述電機的三維仿真模型的步驟包括：
15、將所述基礎數據以及所述運行數據輸入有限元分析軟件中，根據所述電機的結構建立三維仿真模型，并對所述三維仿真模型進行靈敏度分析；
16、定義所述電機的定子、轉子、永磁體以及繞組部件的材料屬性和幾何形狀，并對所述三維仿真模型進行網格劃分。
17、進一步的，所述初始化極光算法的參數的步驟之后，所述方法還包括：
18、基于所述基礎數據、所述運行數據以及所述三維仿真模型選擇所述極光算法的極光粒子的數量；
19、基于所述極光算法的收斂速度得到所述迭代的最大次數、所述迭代的擴散系數取值范圍以及所述迭代的收縮系數取值范圍。
20、進一步的，所述極光粒子的數量為30-100，所述迭代的最大次數為50-200，所述迭代的擴散系數取值為0.2-0.8，所述迭代的收縮系數取值為0.6-1.0。
21、進一步的，所述將所述優化后的輔助槽位置以及尺寸參數應用至所述三維仿真模型中進行仿真計算的步驟之前，所述方法還包括：
22、基于所述優化后的輔助槽位置以及尺寸參數獲取所述電機的定子尺寸以及所述電機的轉子尺寸，并獲取所述電機的永磁體的安裝參數。
23、進一步的，所述仿真計算包括：
24、通過有限元分析軟件求解所述電機的內部電磁場分布，并提取齒槽轉矩；
25、根據麥克斯韋方程組計算所述電機的內部電磁場分布，并通過所述有限元分析軟件求解所述電磁場分布得到氣隙磁密；
26、通過所述有限元分析軟件對所述電機進行多場耦合仿真計算，并根據電磁力作用下的振動響應以得到噪聲性能。
27、第二方面，本發明還提供一種電機輔助槽位置與尺寸確定系統，所述系統包括：
28、采集建立模塊，用于采集電機的基礎數據以及運行數據，并通過有限元分析軟件建立所述電機的三維仿真模型；
29、建立模塊，用于將輔助槽的位置參數以及尺寸參數作為極光算法的優化變量，并基于所述優化變量建立衡量輔助槽位置以及尺寸組合方案優劣程度的目標函數；
30、初始化模塊，用于初始化極光算法的參數，在所述極光算法每次迭代中通過極光粒子位置的更新獲取若干不同的輔助槽位置與尺寸組合，并根據所述目標函數計算所述極光粒子的優劣程度，直至所述極光算法收斂，以得到優化后的輔助槽位置以及尺寸參數；
31、應用計算模塊，用于將所述優化后的輔助槽位置以及尺寸參數應用至所述三維仿真模型中進行仿真計算，以得到優化后的指標；
32、判斷模塊，用于判斷所述優化后的指標與是否達到預期優化效果；
33、執行模塊，用于判斷若否，則重復執行初始化極光算法的參數，在所述極光算法每次迭代中通過極光粒子位置的更新獲取若干不同的輔助槽位置與尺寸組合，并根據所述目標函數計算所述極光粒子的優劣程度，直至所述極光算法收斂，以得到優化后的輔助槽位置以及尺寸參數，將所述優化后的輔助槽位置以及尺寸參數應用至所述三維仿真模型中進行仿真計算，以得到優化后的指標，直至所述優化后的指標達到所述預期優化效果。
34、第三方面，本發明還提供一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現上述的新能源汽車驅動電機輔助槽位置與尺寸確定方法。
35、第四方面，本發明提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述的新能源汽車驅動電機輔助槽位置與尺寸確定方法。