電動機結構的優化方向主要包括以下幾個方面：

首先，對于混合式直線力電機，要確保外徑尺寸不變以配合直驅式電液伺服閥的連接部分，而軸向尺寸可微調。通過改變電機內各個零件的尺寸及位置，如氣隙軸向寬度、磁鋼及導磁環的厚度等參數，建立基于 DNN 的驅動力和線性度預測模型，并提出帶有懲罰項的優化函數，將驅動力最大化同時保證線性度小于 0.05。

其次，改進算法以提高搜索能力。如使用 DE 算法的變異策略改進 CS 算法的局部搜索階段，選擇 DE/current-to-best/2、DE/current-to-rand/2、DE/rand-to-best/2 等變異策略，其中 DE/rand-to-best/2 策略搜索能力更強，收斂速度更快。

再者，優化搜索步長。通過自適應步長策略，讓飛行距離隨迭代次數增加而減少，對適應度低的個體使用較大飛行距離，從而提高解的精度，避免陷入局部最優解。

最后，對比不同算法的優化效果。與傳統智能優化算法如 GA 算法和 PSO 算法相比，ACS-DE 算法計算時間短、收斂速度快，能找到相對最優的解，優化后的電機驅動力能提升一倍以上。