Dimensionar con precisión los componentes del vehículo es un paso impactante en el proceso de diseño de aeronaves. Sin embargo, los métodos existentes para dimensionar motores de corriente continua sin escobillas (BLDC) para sistemas aéreos no tripulados pequeños (SUAS) ignoran cómo la refrigeración afecta el tamaño del motor. Además, los métodos de la literatura no predicen las constantes eléctricas de un motor hipotético, a saber, la resistencia del devanado, la constante de par y el factor de mérito. Desarrollamos un algoritmo de dimensionamiento que predice la masa óptima y las constantes eléctricas utilizando una combinación de modelos de dimensionamiento, eficiencia y térmicos. El algoritmo funciona para motores BLDC de flujo radial con masas de hasta 800 g. Un desmantelamiento experimental de siete motores informó los modelos de dimensionamiento del algoritmo. Los motores desmantelados variaron en masa (24-600 g) y geometría (relación de aspecto del estator de 1.4-9.0). Validado contra un catálogo independiente de 30 motores, los modelos de dimensionamiento predijeron la masa y la resistencia dentro del 10% y el 20% de las especificaciones del catálogo, respectivamente. Validado contra datos experimentales, el algoritmo completo predijo la masa, la eficiencia y la temperatura con una precisión del 20%, 5% y 10%, respectivamente. El algoritmo también capturó cómo la reducción de la masa aumentaría las pérdidas y la temperatura, lo que los modelos de la literatura ignoran. El algoritmo puede ayudar a los usuarios a desarrollar conceptos más viables que ahorren costos a largo plazo.