Evolutionary Topology Optimization

TOPOLOGY OPTIMIZATION / RESEARCH ATLAS

Ottimizzazione topologica considerando
campi magnetici e sollecitazioni meccaniche

Esplorare la distribuzione di acciaio e vuoti in un motore tenendo conto dei campi magnetici e delle sollecitazioni meccaniche.
Presentiamo le soluzioni di Pareto finali ottenute con il metodo NGnet on/off e il ruolo della loro geometria.

01 / PARETO EXPLORER

Risultati di ottimizzazione per un motore dimensionato per veicoli ibridi

Massimizzare la coppia media · Minimizzare l’ondulazione di coppia
Vincolo: tensione massima di von Mises ≤ 300 MPa
Fai clic su un punto per visualizzarne la geometria.

Caricamento dei dati dell’ultima generazione…
● Soluzioni di Pareto dell’ultima generazione (212 punti)Solo soluzioni ammissibili

Porta il focus su un punto e premi Invio. Tutti gli individui sono disponibili anche nell’elenco sottostante.

Individuo —
■ Acciaio■ Magnete□ Vuoto
Coppia media—Nm
Ondulazione di coppia—Nm
Tensione massima—MPa

Le distribuzioni di induzione magnetica e di tensione e le forme d’onda della coppia della soluzione rappresentativa sono mostrate nel confronto seguente.

OPTIMIZATION HISTORY

Guarda l’evoluzione dell’ottimizzazione

Il video di 24.5 secondi mostra il fronte di Pareto e le geometrie rappresentative lungo 200 generazioni. Per ogni generazione si sceglie una soluzione vicina a 110 Nm; non è una linea genealogica genitore–figlio.

Le scritte nel video sono in giapponese.

Riproduci o scarica il video (MP4)

02 / METHOD

Distribuzione dei materiali con il metodo NGnet on/off

Invece di attivare o disattivare direttamente molti elementi,
si utilizzano i pesi delle funzioni di base gaussiane come variabili di progetto.

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

100 funzioni di base gaussiane; parametro di covarianza 2×10⁻⁶ m². La distribuzione dei materiali varia nella regione di progetto, preservando le regioni fisse, compresi i magneti.

  1. 01

    Campo di progetto regolare

    I pesi gaussiani determinano posizione, forma e connettività delle cavità. Il dominio fondamentale simmetrico viene ripetuto per costruire l’intera geometria del motore.

  2. 02

    Valutazione del campo magnetico e delle tensioni

    L’analisi magnetica non lineare fornisce la coppia a ogni posizione del rotore. Gli elementi P2 valutano la tensione massima di von Mises dovuta alla forza centrifuga.

  3. 03

    Selezione e aggiornamento con NSGA-II

    Le soluzioni conciliano la massimizzazione della coppia media con la minimizzazione dell’ondulazione picco-picco. Le violazioni dei vincoli sulle tensioni e degli altri vincoli sono penalizzate.

Fondamenti del metodo: Sato et al., Ottimizzazione topologica di un motore IPM con NGnet (2015). I valori e le geometrie di questo sito sono risultati dei calcoli di questo progetto.

BOUNDARY RESOLUTION

Confini dei materiali più accurati mediante remeshing

La discretizzazione della geometria influisce sulla valutazione delle tensioni locali. La funzione NGnet viene ricalcolata nei nodi aggiunti per individuare meglio i confini dei materiali, anziché aumentare soltanto il numero di elementi.

01Raffinare la mesh di sfondo vicino alle curve di livello
02Ricalcolare NGnet nei nuovi nodi

La presenza del materiale viene valutata nei nodi aggiunti per localizzare il confine.

03Adattare la mesh ai confini con MMG

Raggio di raccordo: 0,5 mm; 16 segmenti per arco di 90°. Le interfacce vincolate e separate vengono preservate.

04Controllare i lati corti prima dell’analisi strutturale

Si correggono per aggancio solo i piccoli lati liberi ammissibili vicino alle estremità vincolate, verificando connettività e qualità degli elementi.

Riferimenti sul remeshing e sulla valutazione delle tensioni

Takenouchi, Hiruma e colleghi descrivono l’ottimizzazione di motori IPM con vincoli sulle tensioni, sulla connettività e sulla qualità della mesh, usando mesh conformi ai confini per analisi magnetiche ed elastiche accurate. Citiamo il lavoro per la sua rilevanza al remeshing e alla valutazione delle tensioni.

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 · Archivio dell’Università di Hokkaido

I valori di verifica riportati sotto e i risultati di ottimizzazione del sito provengono da questo progetto, non dall’articolo citato.

03 / REFERENCE TOPOLOGY

Geometria del motore di riferimento e condizioni di analisi

Il riferimento è un motore a magneti permanenti interni a 8 poli e 48 cave. La disposizione a V dei magneti è fissa, mentre si ottimizza la distribuzione dell’acciaio del rotore.

La geometria di riferimento a destra presenta barriere di flusso alle due estremità dei magneti. È stata generata dal CAD originale e analizzata a 80 Arms con lunghezza assiale di 50 mm.

Magneti
Disposizione a V / Induzione magnetica residua 1,25 T
Lunghezza del pacco
50 mm
Analisi magnetica
Corrente di fase 80 Arms · Fase 30° / 0–15°, 17 punti (primo escluso)
Analisi strutturale
12.000 giri/min / Deformazione piana / Elementi P2
Interfacce dei magneti
Solo la faccia lunga premuta contro l’acciaio dalla forza centrifuga è vincolata; le altre facce sono separate e libere.

Rotore ricostruito per simmetria. Grigio: acciaio di progetto; rosso: magneti.

04 / REFERENCE COMPARISON

Confronto tra geometria ottimizzata e di riferimento

È stata selezionata una soluzione rappresentativa dell’ultima generazione (coppia media 110.247 Nm, ondulazione 4.264 Nm)
e rivalutata insieme alla geometria di riferimento su 64 intervalli.

La geometria di riferimento segue la figura della mesh del modello di motore pubblico dell’IEEJ e conserva le barriere di flusso alle estremità dei magneti del CAD originale.

Confronto di un polo delle geometrie di riferimento e ottimizzata
Rivalutazione a 80 Arms, lunghezza assiale 50 mm, 64 intervalli
GeometriaCoppia media
Nm
Ondulazione
Nm
Tensione massima
MPa
Riferimento (con barriere di flusso)109.07017.368327.916
Geometria ottimizzata110.2634.526298.944

La tensione massima è la tensione di von Mises proiettata ai nodi. I valori oltre 300 MPa sono evidenziati in rosso.

Confronta induzione magnetica, distribuzioni delle tensioni e forme d’onda della coppia
Induzione magnetica nelle geometrie di riferimento e ottimizzata
Induzione magnetica a 80 Arms e fase 30°.
Tensione di von Mises proiettata ai nodi nelle geometrie di riferimento e ottimizzata
12.000 rpm · Deformazione piana · Elementi P2. Solo la faccia lunga esterna di ogni magnete è vincolata; le altre sono separate. “Max” è la stessa tensione massima proiettata ai nodi della tabella. Il riferimento usa gli spigoli del CAD originale; la geometria ottimizzata include raccordi di lavorazione.
Forme d’onda della coppia a 64 punti per le geometrie di riferimento e ottimizzata
La media è aritmetica; l’ondulazione è massimo meno minimo.

Risultati del confronto CSV ↓ Forme d’onda della coppia a 64 punti CSV ↓

Confronto al variare di corrente e anticipo

Confronto della coppia di cogging

Confronto della coppia di cogging
Confronto delle forme d’onda della coppia a corrente nulla (0 Arms).

Confronto coppia–angolo di anticipo della corrente

Confronto coppia–angolo di anticipo della corrente
Confronto della coppia media alle stesse correnti per angoli di anticipo da 0° a 90°.

Ondulazione ai punti di coppia massima

Ondulazione ai punti di coppia massima
Per ogni geometria e corrente si sceglie il punto di coppia massima tra gli angoli valutati. La percentuale di ondulazione è l’ondulazione picco-picco divisa per la coppia media, moltiplicata per 100.

Coppia di cogging CSV ↓ Curve coppia–anticipo CSV ↓ Ondulazione alla coppia massima CSV ↓

05 / INDUSTRY–ACADEMIA COLLABORATION

Richieste di collaborazione tra industria e università

Accogliamo richieste di collaborazione sull’ottimizzazione topologica dei motori e sulla progettazione che considera campi magnetici e sollecitazioni meccaniche.

Costi indicativi del calcolo nel cloud

In questa ottimizzazione ogni individuo richiede 17 passi di analisi magnetica, remeshing e un passo di analisi strutturale. Di seguito sono riportati i costi stimati per 200 generazioni su servizi cloud come AWS.

Costi di calcolo indicativi per le condizioni di analisi
Individui per generazioneGenerazioniCosto stimato del calcolo
640 individui200 generazioniCirca 30.000 JPY
1.024 individui200 generazioniCirca 50.000 JPY

Sono costi indicativi del calcolo nel cloud. I costi effettivi dipendono dalle condizioni di analisi, dalla configurazione del cloud e dalle tariffe del servizio.