电机设计初级阶段,工程师需要对大量的设计方案进行性能评估。该项工作会占用一定的计算成本及计算时间。使用JMAG的降阶模型进行方案评估工作,可以快速评估大量方案,并节约计算成本。
一个应用实例是处理多目标和多约束优化问题的情况,这些问题很难获得可行解。有一种方法是通过将遗传算法的搜索分为多个阶段来有效地搜索解。在第一阶段,通过在优化计算中使用降阶模型的高速计算,缩小了设计变量的范围;在第二阶段,通过使用高精度有限元分析,缩小了设计变量的范围,从而缩短了整个优化的时间。
本文介绍了使用JMAG降阶模型执行简单分析和优化的方法。
2 功能描述
[降阶模型]是针对于旋转电机的功能,它使用集总参数来评估电机性能,在进行多案例计算和优化计算时可有效降低计算成本。
该功能可应用于以下电机类型:PMSM(三相/六相)、三相感应电机、同步磁阻电机(三相/六相)。
3 仿真流程
本案例使用两个Study分别进行效率图和优化的计算。单独效率图Study展示了降阶模型的试用方法,并计算得到扭矩特性。优化Study描述了基于效率图进行设计变量优化的流程。图1为多步骤优化的分析流程图。本案例使用模型如图2所示。其中,mw 为磁铁宽度,lm 表示从转子外径到磁铁的长度。
图1 多阶段优化流程
图2 2D电机模型和尺寸变量
3.1 单独效率图Study设置
在JMAG Designer中导入案例文件,该模型文件中材料、条件、电路和绕组已经提前设置完成。
右键选择[Project] 列表中[Study:<Magnetic><Single>] 下的[Response Table Creation],点击Edit,如图3所示。
图3 响应表编辑
在弹出的响应表设置对话框中的[Method of Calculation]下拉箭头下选择[Reduced Order Model],如图4所示,并在表1提供的参数设置响应表。设置完成之后点击“OK”。
表1 创建响应表参数
参数 | 设置 |
Method of Calculation | Reduced Order Model |
Torque | Rotor Torque |
Pole | Npoles |
Motor Type | PMSM (3 or 6 Phase) |
Maximum Current | 250 (A) |
Maximum Speed | 10,000 (r/min) |
Automatically Calculate | Selected |
Consistent Units | Selected |
Parallel Jobs | 1 (与License允许的求解器数量相关) |
图4 创建响应表
3.2 运行分析
右键点击[Project]列表中的 [Study:<Magnetic><Single>],从菜单中选择 [Run Active Case],此时会出现警告信息如图5所示,这是由于没有进行CAD Link造成的。在警告窗口中直接选择[Run Analysis after the CAD link],会弹出仿真运行窗口,如图6所示。待仿真完成之后,会弹出信息对话框,如图7所示,点击[Close]关闭该对话框。
图5 警告对话框
图6 仿真运行窗口
图7 信息对话框
3.3 确认仿真结果
在[Project]列表中的[Study:<Magnetic><Single>]>[Result]>[EfficiencyMap]>[Map]下右键选择[efficiency],选择[Show…],如图8所示。
图8 显示效率图
此时弹出效率图仿真结果,如图9所示。
图9 效率图
3.4 优化Study设置
在[Project]列表中的[Study:<Magnetic><Optimization>]下右键选择[Case Control],在菜单中选择 [Optimization],如图10所示,此时弹出[Optimization]对话框。
图10 设置优化
在[Constraint Conditions]选项卡,取消勾选[Parameter Variable Range]顶部的所有复选框,再次勾选变量名“magnet_width”和“length_mag”的变量。按照表2在约束条件中进行参数变量范围的设置,如图11所示。
变量 | 设置值 | |
magnet_width
| Min | 11 |
Max | 14 | |
length_mag
| Min | 2 |
Max | 5 |
图11 约束选项卡设置
在[Objective Functions]选项卡中按照表3设置目标函数参数,如图12所示。
名称 | 表达式 | 类型 |
T | T | Max |
Loss | Loss | Min |
图12 目标函数选项卡设置
在[Options]选项卡中按照表4设置参数,如图13所示。考虑到计算时间,本案例将最大世代数和种群规模设置为较小的值。
参数 | 设置 |
Optimization Engine | Multi-Objective Genetic Algorithm |
Number of Generations | 5 |
Population Size | 4 |
Group Cases by Generation | Selected |
Prefix | gen |
Apply Penalty to Error Cases | Cleared |
Do Not Add Unnecessary Cases Due to Geometry or Constraint Errors | Selected |
图13 选项选项卡设置
在[Output]选项卡中按照表5设置参数,如图14所示。
表5 输出选项卡设置
参数 | 设置 | ||
CSV Output | Output File | (CSV file path) | |
Restart File Output | Output File | (SAV file path) | |
图14 输出选项卡设置
3.5 运行优化
在运行优化之前,需要进行优化设置检查。点击优化对话框右下角的[Check]按钮,如果弹出如图15所示的信息,则表示优化设置正确,可运行优化计算。
图15 优化设置正确信息
点击优化对话框下方的[Run]按钮,进行优化计算。此时会弹出优化计算监控,如图16所示。优化计算完成之后,会弹出信息对话框,点击[Close]关闭该对话框,如图17所示。
图16 优化计算监控界面
图17 优化结果信息窗口
3.6 确认优化结果
优化计算结束后,需要创建响应图来确认优化结果。
在[Project Manager]列表中的[Study:<Magnetic><Optimization>]>[Results]>[ResponseGraph]下,右键选择[Graph],从菜单中选择[Generate],此时会出现[Response Graph]对话框。按照表6设置参数,如图18所示。设置完成之后,点击“OK”。此时响应图设置界面关闭,弹出响应图结果,如图19所示。
表6 响应图设置
Parameter | Setting |
X Axis | T |
Y Axis | Loss |
Calculate Pareto Curve | Cleared |
图19 响应图
4 参考文献
[1] https://www.jmag-international.com/catalog/257_ipm-topologyoptimization/
[2] L. Batista, F. Campelo, et al, “Ant colony optimization for thetopological design of interior permanent magnet (IPM) machines,”COMPEL, vol.33, no. 3, pp. 927 - 940, 2014
[3] M. Risticevic, D. Iles, et al, "Design of an interior permanentmagnet synchronous motor supported by the topology optimizationalgorithm," IEEE Transactions on Magnetics, vol. 46, no. 8, pp. 3149-3152,2010.
[4] A. Zavoianu, G. Bramerdorfer, et al, "Multi-objective topologyoptimization of electrical machine designs using evolutionary algorithms withdiscrete and real encodings," International Conference on Computer AidedSystems Theory, pp. 331-338, 2017.
[5] Y. Kim, I. Park, " Topology Optimization of Rotor in SynchronousReluctance Motor Using Level Set Method and Shape Design Sensitivity,"IEEE Transactions on Applied Superconductivity, vol. 20, no. 3, 2010.
[6] T. Sato, K. Watanabe, H. Igarashi, “A topology Optimization method forElectric Machines Based on Normalized Gaussian Network”, IEEJ Joint Tech.Meeting on Static Apparatus and Rotating Machinery, pp. 17-22, 2013.
[7] S. Doi, H. Sasaki, H. Igarashi, “Multimaterial topology optimization ofelectric machines based on normalized gaussian network,” IEEE Transactions onMagnetics vol. 51, no. 5, Mar. 2015..
[8] Sainan Xue Ved Acharya Powersys Inc. USA “Topology OptimizationEmpowers the Design of Interior Permanent Magnet (IPM) Motors”
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