清华 尹芳辉团队INT J CIRC THEOR APP：机器学习助力无人机无线充电系统磁芯结构设计与性能预测

本文研究了无人机无线充电系统（WPT）中铁氧体磁芯结构参数对线圈性能的影响。背景方面，随着无人机在多个领域的广泛应用，高效可靠的电源解决方案需求日益增长，无线电能传输技术因其非接触式能量供应优势而备受关注。研究目的在于系统性分析铁氧体面积比、厚度和间距等结构参数对耦合器性能的影响机制，并建立高精度的预测模型。通过多层感知器（MLP）神经网络算法，建立了铁氧体尺寸参数与耦合器性能之间的预测模型，其决定系数R2高达0.98。实验结果表明，模型预测误差在5%以内，证明了其高精度和卓越的预测能力。结论方面，本文为磁芯结构的设计、评估和优化提供了有价值的见解，可有效指导无人机无线充电系统的工程实践。