다중 목적 최적화 설계

다중 목적 최적화 설계:모터 성능을 새로운 높이로 향상

다중 목적 최적화 설계

영구 자석 동기 모터 (모터)는 고효율,우수한 전력 밀도 및 우수한 제어 성능으로 인해 산업용 드라이브,신 에너지 차량,항공 우주 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나,응용 시나리오가 점점 더 높은 모터 성능을 요구함에 따라,전통적인 경험적 설계 방법은 더 이상 이러한 요구 사항을 충족시킬 수 없습니다. 따라서,채택 다목적 최적화 디자인(분위기) 초기 설계 단계에서 다양한 성능 메트릭을 포괄적으로 균형 잡는 방법은 모터 성능을 향상시키는 핵심 접근 방식이되었습니다.

1. 다목적 최적화 설계의 중요성과 과제

전통적인 모터 설계는 종종 토크 밀도를 극대화하거나 비용을 최소화하는 것과 같은 단일 목표에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 모터 성능은 전자기,기계적,열적,소음 진동 특성을 포함하는 복잡한 다차원 공간입니다. 단일 목표 최적화는 다른 성능 메트릭을 저하시켜 최적의 전체 설계를 달성하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.

다목적 최적화 설계 서로 상반되는 목표들 사이에서 균형 잡힌 타협을 추구하며,다른 목표를 희생하지 않고 하나의 목표를 개선할 수 없는 일련의 해결책(파레토 전선이라고 불리는)을 생산합니다.

주요 과제:
충돌하는 목표:예를 들어,토크 밀도를 높이려면 더 큰 모터 크기 또는 더 높은 전류 밀도가 필요할 수 있으므로 온도가 상승합니다.
&황소;복잡한 제약:전압/전류 제한,열 임계 값,크기 제한,기타.
높은 계산 비용:광범위한 유한 요소 분석,열 시뮬레이션 및 기계 분석이 필요합니다.
&황소;파레토 전면 선택:실제 요구에 따라 파레토 세트에서 최상의 솔루션을 선택하는 것은 사소하지 않습니다.

2. 다중 목적 최적화의 이론적 기초

다중 목적 최적화 설계

다목적 최적화 문제는 수학적으로 다음과 같이 수립될 수 있다.:

&황소; 목적 함수:
이 예제에서는 다음과 같이 설명합니다.
여기서 엑스 는 설계 변수 벡터이고 피(엑스)는 나 번째 목표입니다.

&황소;제약:
0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0
(불평등과 평등 제약)

디자인 변수:

엑스&이신;엑스

여기서 엑스 설계 변수의 가능한 영역(또는 허용 범위)을 나타냅니다.

주요 개념:
지배:모든 목표에서 더 잘 수행되면 솔루션 1 이 2 를 지배합니다.
파레토 최적성 다른 해결책이 지배하지 않으면 파레토 최적입니다.
파레토 전면:모든 파레토 최적 솔루션의 집합입니다.

3. 다중 목적 최적화를 위한 방법론 및 워크플로우

다중 목적 최적화 설계

(1)문제 정의 및 객관적 선택
&황소;목표를 정의(예를 들어,,토크 밀도를 극대화,비용을 최소화/토크 리플).
&황소;상관 관계를 고려하면서 목표를 정량화.
(2)설계 변수 및 제약 조건
&황소;키 변수를 선택(고정자/회 전자 치수,자석 매개 변수,권선 회전).
&황소;설정 제약(전압/전류 제한,열 임계 값,크기 경계).
(3)성능 모델링
&황소;유한 요소 분석(요금 계산):높은 정확도하지만 계산 비싼.
&황소;분석 모델:빠르지 만 덜 정확한.
이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우,이 경우

(4)최적화 알고리즘
이 응용 프로그램은 매우 간단합니다.
&황소;입자 떼 최적화(파소):빠른 수렴.
&황소;순차 이차 프로그래밍(평방 피트):로컬 최적화(차선책 솔루션의 위험).
(5)파레토 분석 및 의사 결정
&황소;이상적인 포인트 방법:유토피아 성능에 가장 가까운 솔루션을 선택.
&황소;토피스:긍정에 근접하여 순위 솔루션/부정적인 이상.
&황소;전문가 판단:트레이드 오프의 전체 론적 평가.
(6)검증 및 정제
&황소;프로토 타이핑 또는 시뮬레이션을 통해 디자인을 확인.
&황소;성능이 부족하면 반복.