如何高效优化电机设计

电机设计行业近年来发展迅速，主要是受交通电气化的推动，主要是对环境和自然资源问题的回应。对于电机设计师来说，这意味着一系列新的挑战。电机应该更高效，更紧凑，有足够的输出功率和扭矩密度水平。它们还应设计为大规模生产，特别是航空航天或汽车应用。

最重要的是，电机设计需要在短时间内完成，并作为更广泛的复杂系统的一部分，例如自动驾驶汽车的动力系统。华体会官网app下载新浪在电机级别的性能方面，我们必须考虑在整个设计过程中相互作用的不同物理领域。

电动机设计步骤

电机分析从规范要求开始，然后进入初步设计阶段，目标是找到进一步优化的概念设计。然后用特定的约束和目标优化初始设计。在最后的步骤中，做出关于最优解决方案的决策，在相互冲突的性能标准之间找到一个折衷方案。

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例如，如果您有一个带有一层v形磁铁的内部永磁体(IPM)电机，增加形成磁极的两个磁铁之间的角度往往会降低机器的输出扭矩能力。同时，这也降低了转子结构在高速运行时的最大应力。我们在低速的峰值性能和高速的转子结构完整性之间有一个明确的权衡。

我们需要最优化分析来找出最优的权衡方案。

电机高效优化工作流程

为了高效的优化工作流程，我们需要进行多物理场分析。机器的性能需要在全速范围内进行评估。我们需要了解低速、中速和高速下的性能，并了解这些性能在设计空间内是如何受到影响的。

设计空间通常相当大，我们正在寻找优化策略的自变量之间存在相互作用。总结:我们正在寻找优化策略，包括机器在全速范围内的多物理场设计特征。

我们还寻找可以快速权衡机器性能和评估任何规格需求变化的影响的工作流程，同时跟踪设计决策。

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基于代理模型的优化策略完美地满足了这些需求。工作流通常包括4个主要步骤:

• 敏感性分析
• 元模型生成
• 优化算法
• 验证

我们从敏感性分析开始。这一阶段从变化研究开始，包括在设计空间中提取性能数据集。然后对提取的数据进行分析，以评估每个输出参数对输入变量变化的敏感性。

其次，利用敏感性数据构建最优预后元模型(MOPs)，显示每个优化相关输出的最优子空间。

如果我们专注于特定的性能输出——比如最大峰值功率和最大连续扭矩——我们可以看到这些输出在设计空间内是如何变化的，哪些变量影响最大。可见，低速时的连续转矩受长度变化的影响较大，而峰值功率主要受分流比的影响。由此，我们已经可以在机器设计中权衡一些相互冲突的性能。

最后，优化器直接应用于具有给定目标和约束的代理模型。如果优化是多目标的，那么最好的结果可以使用帕累托前沿来解释，它显示了在解决方案空间中目标如何相互冲突。

工作流的最后一个阶段是验证，其中根据最终结果验证基于元模型的优化结果(从应用于响应面函数的优化器获得)Ansys Motor-CAD运行。

电机设计优化是一个复杂的、多学科的、往往是非线性的问题。它涉及多目标和多约束场景，其中工程师必须评估由于性能冲突所必需的设计权衡。

Ansys motor - cad是一款结合分析和有限元分析(FEA)方法的领先电动机设计工具，可快速准确地预测电动机的性能。它可以在整个工作范围内实现多物理场模拟。电机cad，结合Ansys optiSLang为前所未有的优化策略提供了机会，使系统级的权衡，并允许电机设计人员快速试验与设计空间相关的规格更改。

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