特高压,特大容量发电和输变电设备设计中需考虑因涡流带来的过热、磁性材料带来的磁滞和涡流损耗及振动等问题。另外,为了提高产品的市场竞争力,电工装备的设计中需要考虑材料的不对称因素和生产实践中的尺寸误差等。这就使得电工装备的设计问题呈现多变量、多约束条件、多峰值、多优化目标以及强非线性等复杂特征。对于这类复杂的优化问题,一些经典的智能优化算法会出现早熟、优化精度差等问题。在这种背景下,研究开发新的用于复杂高维工程问题的优化算法迫在眉睫。针对上述复杂工程问题的设计,本文提出了一种基于黑洞与差分进化理论的混合优化算法。本文提出的基于黑洞与差分进化理论的混合优化算法结合了黑洞算法与差分进化算法的优点,具有更好的算法性能。首先,在标准差分进化算法的基础上,引入黑洞的概念。模拟宇宙中黑洞现象,在黑洞的吸引下,周围星体加快向黑洞移动,进而对算法收敛速度进行提升。另外,提出“修正操作”,即对超出边界的目标矢量进行修正,同时对距离黑洞太近的目标矢量进行吸收,并在设计空间中随机产生新的目标矢量进行替换,以保证设计空间中目标矢量数目不变。通过修正操作算法的多样性大大提高。首先低维单峰及多峰值基准函数被选取测试算法基本寻优性能。然后用高维复杂基准函数进行测试,通过逐步增加函数维度对算法高维寻优能力进行进一步的测试。试验结果验证了本文提出的混合优化算法在数值试验中良好的寻优性能。在工程试验测试方面,两个基准工程问题各向异性粘结永磁体的磁场配向装置优化设计和超导磁储能系统优化设计被用来进一步测试算法在工程问题中的寻优能力。通过测试结果可以看出本文提出的混合优化算法的有效性。最后将本文提出的混合优化算法应用到了一台4极24槽的表贴式永磁同步电机齿槽转矩的优化设计中。首先通过克里金法建立目标函数的伪模型,然后用本文提出的混合优化算法对电机结构进行优化,得到最优化设计方案,并进一步进行有限元仿真验证。实现了对电机齿槽转矩的优化设计。