設計パラメータに材料特性を考慮した同期リラクタンスモータの構造最適化に関する 基礎的検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA23077,RM23076

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 静止器/【D】産業応用部門 回転機合同研究会

発行日: 2023/08/25

タイトル(英語): Fundamental Study on Structural Optimization of Synchronous Reluctance Motor Considering Material Properties as Design Parameters

著者名: 岸 正寛(早稲田大学),若尾 真治(早稲田大学),村田 昇(早稲田大学),牧野 宏明(東芝インフラシステムズ),竹内 活徳(東芝インフラシステムズ),松下 真琴(東芝インフラシステムズ)

著者名(英語): Masahiro Kishi(Waseda University),Shinji Wakao(Waseda University),Noboru Murata(Waseda University),Hiroaki Makino(TOSHIBA Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Katsutoku Takeuchi(TOSHIBA Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Makoto Matsushita(TOSHIBA Infrastructure Systems & Solutions Corporation)

キーワード: 構造最適化|材料特性|マルチフラックスバリア|オートエンコーダ|多目的設計|レベルセット法|structural optimization|material property|multi-flox barriers|autoencoder|multi-objective design|level set method

要約(日本語): 本稿では、同期リラクタンスモータの構造最適化において、材料特性も設計対象とする手法を提案する。従来法では、使用する材料を決定したうえで、構造の最適化を行う。しかし、最適化結果は選択された材料に大きく影響を受け、探索空間が限定されている懸念がある。そこで、機器形状と材料特性に関する情報をAutoencoder によって次元圧縮した潜在変数空間を構築し、目的関数値の勾配情報に基づき、両者を同時に最適化する手法を検討する。

要約(英語): In this paper, we propose the structural optimization of synchronous reluctance motor methodology, which considers material properties as design parameters. In conventional approaches, the structural optimization is performed after determining the materials to be used. However, the optimization results are heavily influenced by the selected materials, limiting the exploration space. To address this concern, we propose a methodology that utilizes an Autoencoder to compress information on equipment shape and material properties into a latent variable space. This enables simultaneous optimization of both aspects using the gradient information of the objective function values.

本誌: 2023年8月28日-2023年8月29日静止器/回転機合同研究会-2

本誌掲載ページ: 47-52 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,508 Kバイト