随着无线电能传输（Wireless Power Transfer,WPT）技术的应用,为提升不同应用场景下的传输性能,多种拓扑的耦合机构相继被提出,使得无线电能传输技术的应用场景更加广泛。本文着眼于无线电能传输技术在军用领域的应用,提出了锥形线圈和曲面线圈电能接收机构,以提升无线电能传输系统与火箭、导弹和无人自主潜航器等装备的吻合程度。针对非平面线圈无线电能传输系统中所面临的线圈弯曲导致系统传输功率下降的问题,提出了曲率角临界分裂的工作状态,并结合平面线圈最优接收半径的机理对该现象进行了分析。鉴于最优接收半径对传输系统工作的重要性,本文还提出了采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）改进BP（Back Propagation）神经网络实现对最优接收半径的精确量化。首先论文结合磁耦合式无线电能传输系统的工作原理,完成了对平面方形发射线圈WPT系统的磁场分析,通过研究磁通与接收线圈内半径的关系,提出了最优接收半径的概念,揭示了最优半径形成的原理,并探究了多种发射线圈结构下的最优接收半径,从而确定了影响最优接收半径变化的参数。其次将平面线圈中半径的变化转化为空间中曲率的变化,提出了锥形线圈和曲面线圈两种结构,在对非平面线圈建模分析的基础上,分别完成了对两种线圈的参数优化分析,针对曲面线圈中不同曲率下传输功率波动和曲率增大充电性能下降的问题分别提出了曲率角临界分裂工作状态和保持适当传输距离的应对措施。再次考虑到最优接收半径对提升平面（非平面）WPT系统传输性能的重要性,提出了采用遗传算法改进BP神经网络实现对最优接收半径的准确预测,通过训练学习最优接收半径在不同影响参数下的变化规律,预测对应参数下的最优半径值,经对比改进后的预测结果与实际值更接近,预测误差的变化幅度更小,表明改进后的BP神经网络泛化能力显著提升。最后完成了对WPT系统的仿真和实验验证,通过仿真和实验分析证明了最优接收半径的存在和改进的BP神经网络对最优接收半径预测的准确性;通过传输功率稳定性实验和电流变化率与传输距离关系实验,验证了本文针对曲面线圈传输功率波动和充电性能下降问题所提方法的有效性。