文献综述（或调研报告）：1890年，最早的直线点击专利公开发表，五年后用直线电机驱动的纺织机专利问世，此后又断断续续地对直线感应电机研究了几十年。目前，对直线感应电机地研究多着眼于设计制造以及动静态性能的分析，在直线感应电机的模型分析方面，国外学者提出了很多种分析方法，应用于不同的场合，但还没有形成统一的、比较成熟的模型分析方法。除了传统的集中参数的电路理论法和分布参数的电磁场理论外，国内外学者还积极进行了其他分析方法的研究。
日本学者采用“顺序无约束极小化技术（SUMT）”对单边型直线感应电机的设计制造进行优化；韩国学者则采用了“有限元分析方法”考察了直线感应电机的性能，并结合“SUMT”方法对电机进行了优化设计；Dae-Kyong Kim 等人用“有限元方法”求解了直线感应电机的电气参数。国内学者在这一方面也有一定建树，卢琴芬等对大气隙直线感应电机进行了“力特性”的分析；易萍虎等人应用“多层傅里叶分析”来求解气隙磁场和次级涡流场，研究直线感应电机的磁场分布和运行特性；焦留成等人研究了直线感应电机结构参数对功率因数及其效率的影响等。
电机优化设计是借助于计算机从预定的优化目标出发，在满足国家标准、用户要求以及特定约束条件下根据电机设计的数学模型，运用数学规划中的最优化理论，寻求电机设计方案最优化，使电机效率、体积、功率、重量等设计性能指标达到最优。正式采用数学规划方法对电机进行优化设计始于1966年的R.Chinzinger与1967年R.J.Duffin和C.Zener。1968年起Appelbaum和M.S.Erilicki提出用“边界搜索法”对异步电机与电磁电磁装置进行优化设计。此外人们又陆续将“坐标轮换法”、“模式搜索法”、“鲍威尔法”、“正多面体法”等优化算法应用于电机优化设计领域。
随着电工技术的不断进步，工程数学和现代电气工程理论的不断创新，人们提出了一些搜索能力更强，速度更快的优化方法，这些方法一般来说是对传统优化方法加以改进或者将几种传统优化方法加以综合利用，取长补短，虽然这两种方法都在不同程度上达到了提高优化速度、改善寻优效果的目的，但在力图寻求全局最优解方面，效果都不理想。近十余年来，基于全新的数学全局优化方法得到了快速的推广和应用，这其中包括“遗传算法”、“模拟退火法”、“列表寻优法”等，人们把这些算法思想应用于电机优化设计领域，取得了巨大的成功。近年来，将专家系统、人工智能的思想应用于电机优化设计形成了智能化电机优化方法。
由此可见电机优化技术经历了一个由简单到复杂，由古典极值寻优方法到基于概率论的随机寻优方法、由按照既定步骤机械搜索到智能优化的过程。电机的最优化设计是国内外的电机工程技术人员普遍感兴趣的课题，它已在电机设计领域中日益发挥着作用，但由于电机优化设计的复杂性，它在许多方面还不完善，主要有一下几点：
1、全局最优点问题。工程设计人员都希望设计方案能够真正达到最优，但现有的优化方法一般都还只能求出局部区域的极值点。电机优化设计是一种复杂的多目标、多约束、非线性的混合离散型多维空间优化问题，这就使得求解全局最优点的过程和结果的判断变得更加困难。
2、多目标优化问题。衡量电机设计优劣的标准是多方面的，这样就使得只用单一的目标函数进行优化就难以满足设计者对几项设计指标达到最优的要求。要解决这一问题就必须进行多目标优化设计的研究。由于多目标优化问题本身的复杂化，目前求解方法还不是很完善。
针对电机优化设计中所存在的不完善的方面和问题，可以采用以下的措施进行弥补：
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