Design- und Kennfeldoptimierung von elektrischen Motoren mit Hilfe von Metamodellen

摘要

Fur die Analyse und Optimierung drehzahlvariabler elektrischer Maschinen ist nicht nur die Leistung an einem festgelegten Betriebspunkt - also z.B. bei speziellen Werten des Drehmomentes und der Drehzahl - massgebend, sondern es spielt vielmehr das gesamte durch die Zuordnung von Drehmoment und Drehzahl zur Leistung definierte Wirkungsgradkennfeld eine wesentliche Rolle. Derartige Kennfelder sind von vielen Eingangsparametern, wie z.B. Spannung, Temperatur, geom. Grossen, verwendeten Materialien etc. abhangig. Der Beitrag zeigt, wie systematische Parameterstudien die Pareto- und kennfeldbezogene Optimierung elektrischer Motoren fur die industrielle Praxis ermoglichen. Zentrale Werkzeuge sind dabei die globale Sensitivitatsanalyse und effiziente metamodellbasierte Optimierungsalgorithmen. Am Beispiel eines permanentmagneterregten Synchronmotors werden zunachst thermischmechanische und elektromagnetisch-mechanische Zielkonflikte ausgeleuchtet. Dann wird gezeigt, wie die Verwendung von Metamodellen in Kombination mit globalen Suchalgorithmen die kennfeldbezogene Optimierung der Designs mit einem stark reduzierten Simulationsaufwand ermoglicht. Anschliessend werden Robustheitsanalysen der optimierten Designs durchgefuhrt.