Evolutionary Topology Optimization

TOPOLOGY OPTIMIZATION / RESEARCH ATLAS

Topologieoptimierung unter Berücksichtigung von
Magnetfeldern und mechanischen Spannungen

Die Verteilung von Stahl und Hohlräumen im Motor wird unter Berücksichtigung von Magnetfeldern und mechanischen Spannungen optimiert.
Wir stellen die finalen Pareto-Lösungen der NGnet-On/Off-Methode und die Bedeutung ihrer Geometrien vor.

01 / PARETO EXPLORER

Optimierungsergebnisse für einen Motor in der Baugröße eines Hybridfahrzeugantriebs

Mittleres Drehmoment maximieren · Drehmomentwelligkeit minimieren
Nebenbedingung: maximale von-Mises-Spannung ≤ 300 MPa
Klicken Sie auf einen Punkt, um seine Geometrie anzuzeigen.

Daten der letzten Generation werden geladen…
● Pareto-Lösungen der letzten Generation (212 Punkte)Nur zulässige Lösungen

Fokussieren Sie einen Punkt und drücken Sie Eingabe. Alle Individuen sind auch über die Liste unten erreichbar.

Individuum —
■ Stahl■ Magnet□ Hohlraum
Mittleres Drehmoment—Nm
Drehmomentwelligkeit—Nm
Maximale Spannung—MPa

Flussdichte, Spannungsverteilung und Drehmomentverlauf der repräsentativen Lösung sind im folgenden Referenzvergleich dargestellt.

OPTIMIZATION HISTORY

Die Entwicklung der Optimierung ansehen

Das 24.5-sekündige Video zeigt die Pareto-Front und repräsentative Geometrien über 200 Generationen. Pro Generation wird eine Lösung nahe 110 Nm gewählt; dies ist keine Eltern-Nachkommen-Linie.

Die Beschriftungen im Video sind auf Japanisch.

Video abspielen oder herunterladen (MP4)

02 / METHOD

Materialverteilung mit der NGnet-On/Off-Methode

Statt viele Elemente direkt ein- oder auszuschalten,
dienen die Gewichte gaußscher Basisfunktionen als Entwurfsvariablen.

NGnet / NORMALIZED GAUSSIAN NETWORK
φ(x)=∑i=1Nwigi(x)∑i=1Ngi(x)
gi(x)=exp(−‖x−ci‖22σ2)
φ(x) ≥ 0 Stahl ONφ(x) < 0 Hohlraum OFF

100 gaußsche Basisfunktionen; Kovarianzparameter 2×10⁻⁶ m². Die Materialverteilung im Entwurfsgebiet wird verändert, während feste Bereiche einschließlich der Magnete erhalten bleiben.

  1. 01

    Glattes Entwurfsfeld

    Die Gaußgewichte bestimmen Lage, Form und Zusammenhang der Hohlräume. Das symmetrische Grundgebiet wird zur vollständigen Motorgeometrie vervielfältigt.

  2. 02

    Magnetfeld und Spannungen bewerten

    Die nichtlineare Magnetfeldanalyse liefert das Drehmoment für jede Rotorposition. P2-Elemente bewerten die maximale von-Mises-Spannung durch Fliehkraft.

  3. 03

    Auswahl und Aktualisierung mit NSGA-II

    Die Lösungen verbinden ein maximales mittleres Drehmoment mit minimaler Spitze-Spitze-Drehmomentwelligkeit. Verletzungen der Spannungs- und anderer Nebenbedingungen werden bestraft.

Methodischer Hintergrund: Sato et al., Topologieoptimierung eines IPM-Motors mit NGnet (2015). Die Werte und Geometrien dieser Website stammen aus den Berechnungen dieses Projekts.

BOUNDARY RESOLUTION

Präzise Materialgrenzen durch Neuvernetzung

Die Geometriediskretisierung beeinflusst die lokale Spannungsbewertung. Die NGnet-Funktion wird an zusätzlichen Knoten neu ausgewertet, um Materialgrenzen genauer zu erfassen, statt lediglich die Elementzahl zu erhöhen.

01Hintergrundnetz nahe den Konturlinien verfeinern
02NGnet an neuen Knoten erneut auswerten

An den zusätzlichen Knoten wird das Vorhandensein von Material bestimmt, um die Grenze zu lokalisieren.

03Netz mit MMG an Materialgrenzen anpassen

Rundungsradius: 0,5 mm; 16 Abschnitte je 90°-Bogen. Verbundene und getrennte Grenzflächen bleiben erhalten.

04Kurze Kanten vor der Spannungsanalyse prüfen

Nur geeignete kurze freie Kanten nahe den Verbundenden werden zusammengeführt; Zusammenhang und Elementqualität werden geprüft.

Literatur zu Neuvernetzung und Spannungsbewertung

Takenouchi, Hiruma und Kollegen beschreiben die Optimierung von IPM-Motoren mit Nebenbedingungen für Spannungen, Zusammenhang und Netzqualität. Grenzangepasste Netze sichern die Genauigkeit magnetischer und elastischer Analysen. Die Arbeit wird hier wegen ihres Bezugs zur Neuvernetzung und Spannungsbewertung zitiert.

K. Takenouchi, S. Hiruma, T. Mifune and T. Matsuo (2024), Topology and parameter optimization of IPM motor considering mechanical strength by stress and connection constraints, COMPEL, 43(4), 839–851.
DOI: 10.1108/COMPEL-11-2023-0551 · Repositorium der Universität Hokkaido

Die folgenden Validierungswerte und die Optimierungsergebnisse dieser Website stammen aus diesem Projekt, nicht aus dem zitierten Artikel.

03 / REFERENCE TOPOLOGY

Referenzmotor und Analysebedingungen

Die Referenz ist ein IPM-Motor mit 8 Polen und 48 Nuten. Die V-förmige Magnetanordnung bleibt fest; die Stahlverteilung im Rotor wird optimiert.

Die Referenz rechts besitzt Flussbarrieren an beiden Magnetenden. Sie wurde aus dem ursprünglichen CAD erzeugt und bei 80 Arms und 50 mm Axiallänge magnetisch und mechanisch analysiert.

Magnete
V-Anordnung / Remanente Flussdichte 1,25 T
Paketlänge
50 mm
Magnetfeldanalyse
Phasenstrom 80 Arms · Phase 30° / 0–15°, 17 Punkte (erster ausgeschlossen)
Spannungsanalyse
12.000 U/min / Ebener Verzerrungszustand / P2-Elemente
Magnetgrenzflächen
Nur die durch Fliehkraft an den Stahl gepresste Längsfläche ist verbunden; die übrigen Flächen sind getrennt und frei.

Durch Symmetrie rekonstruierter Rotor. Grau: Entwurfsstahl; Rot: Magnete.

04 / REFERENCE COMPARISON

Vergleich der optimierten Geometrie mit der Referenz

Eine repräsentative Lösung der letzten Generation (mittleres Drehmoment 110.247 Nm, Welligkeit 4.264 Nm) wurde ausgewählt
und zusammen mit der Referenzgeometrie mit 64 Intervallen neu bewertet.

Die Referenzgeometrie orientiert sich an der Netzdarstellung des öffentlichen IEEJ-Motormodells und enthält die Flussbarrieren an den Magnetenden aus dem ursprünglichen CAD.

Vergleich eines Pols der Referenz- und optimierten Geometrie
Neubewertung bei 80 Arms, 50 mm Axiallänge, 64 Intervallen
GeometrieMittleres Drehmoment
Nm
Welligkeit
Nm
Maximale Spannung
MPa
Referenz (mit Flussbarrieren)109.07017.368327.916
Optimierte Geometrie110.2634.526298.944

Die maximale Spannung ist die auf Knoten projizierte von-Mises-Spannung. Werte über 300 MPa sind rot markiert.

Magnetische Flussdichte, Spannungsverteilungen und Drehmomentverläufe vergleichen
Magnetische Flussdichte der Referenz- und optimierten Geometrie
Magnetische Flussdichte bei 80 Arms und Phase 30°.
Auf Knoten projizierte von-Mises-Spannung der Referenz- und optimierten Geometrie
12.000 U/min · Ebener Verzerrungszustand · P2-Elemente. Nur die äußere lange Magnetfläche ist verbunden, die übrigen sind getrennt. „Max“ entspricht der auf Knoten projizierten maximalen Spannung in der Tabelle. Die Referenz verwendet die ursprünglichen CAD-Ecken, die optimierte Geometrie Bearbeitungsradien.
Drehmomentverläufe mit 64 Punkten für Referenz- und optimierte Geometrie
Der Mittelwert ist arithmetisch, die Welligkeit Maximum minus Minimum.

Vergleichsergebnisse CSV ↓ Drehmomentverläufe mit 64 Punkten CSV ↓

Vergleich über Strom und Vorlaufwinkel

Vergleich des Rastmoments

Vergleich des Rastmoments
Vergleich der Drehmomentverläufe bei stromlosem Betrieb (0 Arms).

Vergleich von Drehmoment und Stromvorlaufwinkel

Vergleich von Drehmoment und Stromvorlaufwinkel
Vergleich des mittleren Drehmoments bei gleichen Strömen für Vorlaufwinkel von 0° bis 90°.

Drehmomentwelligkeit an den Punkten maximalen Drehmoments

Drehmomentwelligkeit an den Punkten maximalen Drehmoments
Für jede Geometrie und jeden Strom wird der Punkt maximalen Drehmoments aus den berechneten Vorlaufwinkeln gewählt. Die Welligkeit in Prozent ist die Spitze-Spitze-Welligkeit geteilt durch das mittlere Drehmoment, multipliziert mit 100.

Rastmoment CSV ↓ Drehmoment–Vorlaufwinkel CSV ↓ Welligkeit bei maximalem Drehmoment CSV ↓

05 / INDUSTRY–ACADEMIA COLLABORATION

Anfragen zur Zusammenarbeit zwischen Industrie und Universität

Wir begrüßen Anfragen zur Zusammenarbeit bei der Topologieoptimierung von Motoren und der Auslegung unter Berücksichtigung von Magnetfeldern und mechanischen Spannungen.

Richtwerte für Cloud-Rechenkosten

Bei dieser Optimierung benötigt jedes Individuum 17 Magnetfeldanalyseschritte, eine Neuvernetzung und einen Spannungsanalyseschritt. Die geschätzten Rechenkosten für 200 Generationen mit Cloud-Diensten wie AWS sind unten aufgeführt.

Richtwerte für Rechenkosten unter diesen Analysebedingungen
Individuen je GenerationGenerationenGeschätzte Rechenkosten
640 Individuen200 GenerationenCa. 30.000 JPY
1.024 Individuen200 GenerationenCa. 50.000 JPY

Diese Cloud-Rechenkosten sind Richtwerte. Die tatsächlichen Kosten hängen von den Analysebedingungen, der Cloud-Konfiguration und den Tarifen ab.