整个磁体设计包括满足特定磁场分布的磁体电磁结构设计,磁体的稳定性、磁体失超保护、磁体支撑及机械设计和磁体工艺等方面。本论文主要进行Bi 系高温超导磁体的电磁设计及相关优化程序包的编制,同时对高温超导磁体进行研制及测试分析。如何确定超导磁体参数使其在满足规格及性能要求的情况下尽量减小体积,提高超导材料的利用率,降低制造成本和运行成本是一个复杂的电磁优化问题。本论文在大量文献调研的基础上,对在高温超导磁体优化设计中所采用的优化方法做了比较,发现单独靠某一种算法去优化高温超导磁体都会存在着各自的缺陷。因此,本文发展了由遗传算法(GA)、序列二次规划算法(SQP)和模拟退火算法(SA)有机结合而形成的优势互补的混合算法来进行高温超导磁体的电磁结构优化。为提高混合算法中所涉及的遗传算法的寻优性能,并结合高温超导磁体优化过程中的实际问题,本文对遗传算法做了很多改进。通过测试函数及高温超导磁体优化的结果,证明了该混合算法具有很好的寻优性能和收敛速度。结合优化算法和高温超导带材的电磁特性,考虑到高温超导磁体设计中所涉及的相关问题,诸如高温超导磁体临界电流的确定、磁体的储能、磁体的安全因子、磁体磁场的计算、磁场均匀度等等编写了完整的高温超导磁体电磁结构优化设计程序包。采用此程序包,对多种规格要求的高温超导磁体进行了优化设计。通过对高温超导磁体优化前后结果的对比,可以看出优化算法在磁体设计中所起的极其重要的作用。另外,将连续分离思想与遗传算法、序列二次规划算法相结合,提出了一种用于高温超导磁体优化设计的新型方法——连续分离遗传序列二次规划法。此方法不需要预先定义磁体的结构形状,也就是说该优化方法不仅仅是对磁体几何参数的优化,而且是对整个磁体拓扑结构的优化。该方法具有与遗传算法、模拟退火算法和序列二次规划算法的不同之处。最后,论文阐述了3.2 特斯拉高温超导磁体的研制以及与之相关的各种实验及结果分析。