(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211031315.3 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 天津大学 地址 300071 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 庞彦伟　刘一鸣　夏华威　王佳蓓　 (74)专利代理 机构 天津盛理知识产权代理有限 公司 12209 专利代理师 王雨晴 (51)Int.Cl. G06F 30/10(2020.01) G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种全自由度永磁 体主动构建方法 (57)摘要 本发明涉及一种全自由度永磁体主动构建 方法， 包括以下步骤： 步骤1、 选取永磁材料并制 作磁块； 步骤2、 构建全自由度磁体几何模型； 步 骤3、 确定由少量磁块组成的磁体初始 状态； 步骤 4、 构建磁场评价环境； 步骤5、 构建基于深度神经 网络的磁块动作决策网络； 步骤6、 进行磁块动作 决策网络与磁场评价环境的交互， 将交互产生的 经验保存到回放单元； 步骤7、 依据收敛的永磁体 模型制造永磁体。 本发明能够在同等重量条件下 提升永磁 体的磁场 场强并优化磁场的均匀性。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115455505 A 2022.12.09 CN 115455505 A 1.一种全自由度永磁 体主动构建方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤1、 选取永磁材 料并制作磁块； 步骤2、 构建全自由度磁 体几何模型； 步骤3、 基于步骤2构建的全自由度磁体几何模型， 确定由少量磁块组成的磁体初始状 态， 设定初始磁块 为原始Halbac h角度； 步骤4、 在强化学习的框架下， 构建磁场评价环境； 步骤5、 构建基于深度神经网络的磁块动作决策网络， 对磁体状态中的磁场状态及其对 应磁块排布状态进行不同方式的特 征提取与融合， 最终 实现磁体状态到Q值的精确映射； 步骤6、 基于步骤4构建的磁体评价环境和步骤5构建的基于深度神经网络的磁块动作 决策网络， 依据步骤3预定的初始状态与设定的重量约束条件进行磁块动作决策网络与磁 场评价环境的交 互， 将交互产生的经验保存到回放单 元； 步骤7、 将步骤6所得经验输入到步骤5所述磁块动作决策网络中， 对磁块动作决策网络 进行优化， 依据收敛的永磁 体模型制造永磁 体。 2.根据权利要求1所述的一种全自由度永磁体主动构建方法， 其特征在于： 所述步骤1 的具体方法为： 根据磁能积、 剩磁温度系数与可加工性选取永磁材料， 并根据需求制作不同几何尺寸 的磁块。 3.根据权利要求1所述的一种全自由度永磁体主动构建方法， 其特征在于： 所述步骤2 的具体方法为： 构建全自由度磁体几何模型， 在该磁体几何模型中， 磁块的方向自由、 磁块在模型中的 候选位置自由、 磁体参数自由； 其中磁体参数包括行、 列和层数， “行”代表磁体轴向的 “磁块 环”、“列”代表与磁体轴向平行的 “磁块列”、 相同孔径的所有相邻列共同组成 “层”。 4.根据权利要求1所述的一种全自由度永磁体主动构建方法， 其特征在于： 所述步骤3 的具体方法为： 在磁体几何模型中， 首先确定由少量磁块组成的磁体初始状态， 磁体的初始状态包括 在磁体几何模型中若干层的若干中间行相对均匀分布的若干磁块， 设定初始磁块为原始 Halbach角度。 5.根据权利要求1所述的一种全自由度永磁体主动构建方法， 其特征在于： 所述步骤4 的具体方法为： 在强化学习的框架下， 构建基于有限元分析的包含有剩磁退磁效应建模的磁场评价环 境， 该磁场评价环境用于实现磁体状态的转移以及磁块动作决策前后成像区域磁场均值与 均匀度改善程度的评估； 所述均匀度改善程度 称为奖励R， 可用的评价指标包 括平均磁场强度Bmean和磁场均匀度 Bhomogeneous。 6.根据权利要求1所述的一种全自由度永磁体主动构建方法， 其特征在于： 所述步骤5 的具体步骤 包括： (1)对于磁场状态， 构建深度神经网络对其进行 特征提取， 得到磁场特 征； (2)对于磁场状态对应的磁块排布状态， 用磁块状态向量编码磁块状态， 一个磁块状态 子向量长度为n+1， 表示磁块状态子向量中用1个标量来编码 磁块位置是否为空， 用n个标量权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115455505 A 2来编码磁块的角度； (3)将磁块状态向量输入深度神经网络得到磁块 排布特征； (4)将磁场特征与磁块排布特征输入到深度神经网络的特征融合模块进行特征的交互 与融合； (5)在深度神经网络最后的分类层得到磁体状态到Q值的映射， 其中Q值在深度强化学 习中代表奖励值的累积折扣期望 。 7.根据权利要求1所述的一种全自由度永磁体主动构建方法， 其特征在于： 所述步骤6 的具体步骤 包括： (1)在步骤3预定的磁体初始状态下， 以磁体重量W为终止条件进行步骤5所述磁块动作 决策网络与步骤4所述磁场评价环境的交互， 在达到重量上限后返回步骤3所述磁体初始状 态并重复交 互过程； (2)将交互过程中产生的磁块动作决策网络与磁场评价环境的互动经验保存到回放单 元， 每一条 经验包括当前磁 体数据状态、 磁块动作、 奖励以及下一个 磁体数据状态。 8.根据权利要求1所述的一种全自由度永磁体主动构建方法， 其特征在于： 所述步骤7 的具体方法为： 从步骤6所述回放单元中取出经验对步骤5所述磁块动作决策网络进行优化， 当磁块动 作决策网络收敛时即视为构建出了最优性能的永磁体模型， 根据主动 构建的全自由度永磁 体模型即可制造主磁 体。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115455505 A 3