IPMモータの高速磁気回路解析を応用した次世代高効率EV用モデルベース開発手法

• Project/Area Number: 25K17599
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 21010:Power engineering-related
• Research Institution: Toyo University
• Principal Investigator: 羽根 吉紀 東洋大学, 理工学部, 准教授 (40908753)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2026: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
• Keywords: リラクタンスネットワーク解析（RNA） / 電気自動車 / モデルベース開発 / IPMモータ

Outline of Research at the Start

昨今のEV開発ではモデルベース開発が主流であり，モータ単体だけでなく車両システム全体の統合的な最適設計が必要不可欠である。本研究では，高速・高精度な解析が可能なリラクタンスネットワーク解析（RNA）に基づく車両システムの統合的最適設計手法の確立を目指す。まず，これまでRNAの適用がほとんどなかった埋込磁石（IPM）モータをモデル化し構造最適化を行う。次に，IPMモータのRNAモデルと駆動回路を連成させ制御手法の最適化を行う。最後に，実証実験を行い実験結果と解析結果を比較することで提案手法の妥当性と有用性を定量的に明らかにする。