2023 Fiscal Year Annual Research Report
マルチスケール・マルチフィジクスモデル縮約による高精度モータシミュレーターの開発
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20K04443
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
松尾 哲司 京都大学, 工学研究科, 教授 (20238976)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅原 賢悟 近畿大学, 理工学部, 准教授 (50718963)
高橋 康人 同志社大学, 理工学部, 教授 (90434290)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 電気機器工学 / シミュレーション工学 / モデル縮約 / モータ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) 空隙部高調波成分の数を削減した縮約モデルを非線形化した。ブロックアーノルディ法を用いて基底ベクトルを生成し，空間高調波数の次元を縮約する。線形領域にて空間高調波の縮約表現の基底を生成し，その基底を飽和度にかかわらずに用いることにより，効率的な縮約表現を実現した。
(2) 巻線短絡を有する誘導モータのモデル縮約手法を開発した。空隙部高調波成分の数を削減しながら計算精度を確保する手法を開発し，短絡事故時の過渡応答を同期外れの場合を含めて精度よく再現することに成功した。
(3) ステッピングモータのモデル縮約法を開発し，運動方程式と連成解析する手法を開発した。ステップ指令に対する過渡応答を精度よく模擬できることを示した。
(4) 並進運動をする導体を含む系に対して，導体位置にかかわらず固定した基底を用いたモデル縮約手法を開発し，運動する導体中の渦電流界を精度よく表現できることを示した。
(5) ヒステリシスを考慮したモデル縮約法を開発した。まず，ヒステリシス特性を無視してCLNを構成し，その後，ヒステリシス特性を考慮した静磁界解析を行って，初段インダクタのヒステリシス特性を同定することにより，CLN中のインダクタのヒステリシス特性を決定する手法を開発した。
(6) 連分数の性質および回路理論に基づいて，CLN法の誤差解析/精度評価を行う手法を開発し，段数と誤差の関係を幾何学的に評価する手法を開発し，その手法をマルチポートCLN法に応用することに成功した。
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