Case

解析事例

JMAG-HyperStudy連携解析事例

JMAG-HyperStudy連携解析事例サムネイル画像
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。 

  • jmag-53_r1_c9
    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。
  • jmag-53_r3_c10
    図2 解析モデル
  • jmag-53_r3_c22
    図3 設計変数
解析結果

 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。 

  • jmag-53_r5_c19
    図4 平均トルクに対する各設計変数の影響度

 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。

  • jmag-53_r5_c7
    表1 解析ケース

 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。

  • jmag-53_r7_c2
    ケース1
  • jmag-53_r7_c6
    ケース2
  • jmag-53_r7_c12
    ケース3
 
 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。

  • jmag-53_r14_c18
    図6 パレート解の比較

 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。

  • jmag-53_r17_c21
    図7 初期ケースと最適化ケースの形状の比較
  • jmag-53_r21_c8
    表2 初期ケースと最適化ケースの比較
  • jmag-53_r20_c20
    図8 トルクの時刻歴の比較

 

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