近年来，能源短缺已成为世界各国所共同关注的问题。稀土永磁同步电动机具有效率高，功率密度大，成本低，运行可靠，节能效果好等优点，随着永磁材料的不断发展，稀土永磁同步电动机必将在各个领域得到越来越广泛的应用。 在工程中进行电机设计时，一般都是由工程人员根据经验提出一个初步方案，然后进行试制与调整。随着大批有经验工程师的纷纷退离，这种模式失去了赖以生存的环境。神经网络方法较好地模拟了人类大脑的思维活动过程，与上述的设计模式极为类似，故具有一定的研究价值。 本文阐述了稀土永磁同步电动机的传统设计方法和传统的优化方法，及现在常用的优化设计方法，如：遗传算法、专家系统。阐述了部分优化算法的原理，并分析了各种方法的特点。在研究稀土永磁同步电动机特点的基础上，完成了稀土永磁同步电动机传统设计方法的设计软件。该软件运行于Windows 9x／Windows NT操作平台，基于面向对象的方法，采用模块化结构设计，初步实现了电机设计的功能。其次，本文根据稀土永磁同步电动机的特征，采用参数神经网络，并采用基于LM规则的改进BP算法，用神经网络进行类比，训练文中确立的稀土永磁同步电动机样本，以实现对参数的泛化能力。 仿真结果表明：神经网络用于电机设计系统，该方法是可行的。