【电磁】基于有限元算法FEM实现利兹线损耗分析工具附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在高频电力电子系统（如新能源汽车充电桩、无线电能传输设备、高频变压器）中，利兹线（Litz Wire）凭借其 “多股绝缘细导线绞合” 的结构特性，可有效抑制集肤效应与邻近效应导致的高频损耗，成为实现高效能量传输的关键导线类型。然而，利兹线的损耗特性受绞合结构（股数、绞合节距）、工作频率（1kHz-1MHz）、电流密度、邻近导体布局等多因素耦合影响，传统解析计算方法（如简化集肤深度公式）难以精准量化复杂场景下的损耗分布，易导致系统设计阶段的损耗预估偏差（通常超过 20%），进而影响设备效率与散热设计。

有限元算法（Finite Element Method，FEM）作为一种高效的数值计算方法，可通过离散化复杂几何模型与求解电磁场控制方程，精准捕捉利兹线内部的电流分布与磁场耦合规律，为损耗分析提供可靠的数值支撑。因此，本文提出基于 FEM 的利兹线损耗分析工具设计方案：通过构建利兹线多物理场（电磁场、热场）FEM 模型，开发集 “模型参数化建模 - 电磁场求解 - 损耗计算 - 结果可视化” 于一体的分析工具，实现不同工况下利兹线铜损、铁损（若含磁性介质）的精准计算，为高频电力电子系统的导线选型与优化设计提供技术支撑。

二、相关基础理论

2.1 利兹线结构特性与损耗类型

2.1.1 利兹线核心结构参数

利兹线的结构设计直接影响其高频损耗特性，核心参数包括：

1. 股线规格：单股导线直径（通常为 0.05-0.5mm，需小于工作频率下的集肤深度

   δ

   ）、绝缘层材质（如聚氨酯、聚酯亚胺，厚度 5-10μm，防止股间短路）；

1. 绞合参数：总股数（10-1000 股，股数越多抑制集肤效应效果越好）、绞合节距（10-50mm，节距越小股线分布越均匀，磁场耦合越弱）、绞合方式（正规绞合、束绞合，正规绞合的股线排列更规则，损耗分布更均匀）；

1. 整体规格：利兹线外径（由股数与单股直径决定）、外层护套材质（如聚氯乙烯，用于机械保护）。

以某高频变压器用利兹线为例：单股直径 0.1mm，总股数 100 股，绞合节距 20mm，外层护套厚度 0.2mm，整体外径约 1.2mm，适用于 100kHz-500kHz 工作频率。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%    The following properties are extracted:

%        - winding cross section and volume

%        - energy in the system

%        - current density and magnetic field in the winding

%

%    The extracted properties are normalized with respect to the number of turns.

%    The extracted properties are normalized with respect to the current.

%

%    (c) 2016-2020, ETH Zurich, Power Electronic Systems Laboratory, T. Guillod

close('all')

addpath('utils')

%% param

% test current in the winding (scaled aftwerwards)

I_winding = 10;

% number of turns of the winding (scaled aftwerwards)

N_winding = 10;

% conductivity of the winding (does not have any impact)

sigma_winding = 4e7;

%% run

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

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🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

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