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JMAG 電磁界解析
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  JMAG 解析事例

【JMAG-HyperStudy連携解析事例】

最適化支援ツールHyperStudyを利用したJMAGの形状最適化事例を紹介します。

最適化の流れは図 1の通りです。

  1. JMAGのモデルデータと寸法変更を制御するスクリプトファイルを用意します。スクリプトファイル内の寸法情報を変数とします。
  2. HyperStudyにより変数部分を実数化したスクリプトファイルを出力します。
  3. プリ・ポストプロセッサおよびソルバーをスクリプトでコントロールし、解析結果を出力します。
  4. HyperStudyで解析結果を読み込み、目的関数の評価を行います。
  5. 最適化結果を出力します。

2~5 は収束するまで繰り返されます。

図 1 最適化の流れ

概要

本事例ではモータの形状最適化を紹介します。 図 2に示す8極48スロットIPMモータの定常運転時の平均トルクを評価します。対称性を考慮して2次元、1/8対称(反周期境界)でモデル化します。図 3に示す寸法を設計変数とし、最適解を求めました。

図 2 解析モデル     図 3 設計変数

 

解析結果

図 4 平均トルクに対する各設計変数の影響度ラテン超方格計画に基づく設計変数の組み合わせを100ケース生成し、各組み合わせ条件においてFEM解析を行います。

図 4に平均トルクに対する各設計変数の影響度を示します。磁石の幅MAGWIDが平均トルクに大きく寄与していることが分かります。

表 1 解析ケース目的関数を平均トルク最大化、磁石面積最小化として最適化を行います。

表 1に示す3ケースの手法で最適化を実施し、結果を比較します。

図5に各ケースにおける解分布を示します。

ケース1とケース3を比較すると、解分布に同一の傾向がありますが、多目的遺伝的アルゴリズムを利用したケース3ではパレート解を形成するまでに多くの実行数を必要とします。ケース2はケース1よりも実行数は多いですが、応答曲面を利用するためケース1よりも高速に最適解を得ることが可能です。

ケース1 ケース2 ケース3

図 5 各ケースの解分布

図 6 パレート解の比較 図 6に3ケースのパレート解の比較を示します。

3ケースとも同一の結果を得ることができました。

図 7 初期ケースと最適化ケースの形状の比較 図 7に初期ケースと最適化ケースの一つとの形状の比較、表 2及び図 8にトルクの比較を示します。

磁石の使用量を維持しつつ、平均トルクを向上させることができました。

表 2 初期ケースと最適化ケースの比較図 8 トルクの時刻歴の比較

 

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