2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of fast simulation and optimization methods for high performance SR motors
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18K04076
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| Research Institution | Muroran Institute of Technology |
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Principal Investigator |
渡邊 浩太 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (20322828)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | トポロジー最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，スイッチトリラクタンス（SR）モータの高性能化を目指した最適化に関する研究である。近年急速に普及しつつある電気自動車には永久磁石を用いた同期モータがもっぱら用いられているが，永久磁石に用いられるレアアースの資源が局在することや，価格が高価なことが問題視されてきた。それに対してSRモータは回転子が電磁鋼板のみから構成され永久磁石を用いないため，低コスト，高信頼性，耐熱性が高い等の様々な利点がある。一方で，トルクが小さい，トルクリップにともなう振動や騒音の問題が指摘されてきた。これらの問題を改善できれば，電気自動車をはじめとして幅広い分野で利用されるようになると期待される。
そこで本研究では，進化型最適化手法である免疫型アルゴリズムをベースとしたトポロジー最適化手法を用いて，SRモータの形状の最適化を行った。その結果，トルクリップの低減および平均トルクの向上ができた。トポロジー最適化では，形状に制約を持たせずに最適化を行うため，解の探索空間が広大で最適化に非常に多くの時間を要する。そこで，トルク特性の算出に必要な電磁界有限要素解析の高速化にも取り組んだ。具体的には連立方程式の高速解法である前処理付き共役勾配法にデフレーション法と呼ばれる収束改善法を適用することで，求解に要する計算コストを削減することができた。さらに，デフレーション法に高速化の別手法であるPOD（Proper Orthogonal Decomposition）法を組み合わせた手法を提案し，その有効性を確認した。また，SRモータに流れる電流波形は回転子の形状に依存するため，電流波形も未知数として電磁界ー電気回路の連成解析を必要とし計算コストが増大する。そこで，簡易的に電流波形を評価する方法を提案し，その手法を最適化に取り入れることでも計算コストの低減を実現した。
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Research Products
(3 results)
