IPMSM rotor geometries and torque curves training data for DL CNNs

This data is collected as part of the study "Towards End-to-end Deep Learning-assisted Design of Electric Machines: Predicting Torque Curves from Rotor Geometries using CNNs" to train deep learning artificial convolutional neural networks

本数据集系《迈向端到端深度学习辅助设计电机：利用卷积神经网络从转子几何形状预测扭矩曲线》研究项目的一部分，旨在训练深度学习人工卷积神经网络。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是为深度学习卷积神经网络（CNNs）训练而收集的IPMSM（内置式永磁同步电机）转子几何形状和转矩曲线数据，旨在支持端到端的电机设计研究，通过预测转矩曲线来辅助电机优化。数据集包含多个.npy文件，总大小约28.2 MB，适用于电机和深度学习领域的研究与应用。