材質のクラスターを考慮した遺伝アルゴリズムによるブラシレスＤＣモータのステータ材質分布設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: RM10074

グループ名: 【D】産業応用部門 回転機研究会

発行日: 2010/08/05

タイトル(英語): Material Distribution Design of Stator in Brushless DC Motor by Genetic Algorithm Considering a Cluster of Material

著者名: 石川 赴夫(群馬大学),米竹 浩気(群馬大学),栗田 伸幸(群馬大学)

著者名(英語): Ishikawa Takeo(Gunma University),Yonetake Kouki(Gunma University),Kurita Nobuyuki(Gunma University)

キーワード: ブラシレスＤＣモータ|遺伝アルゴリズム|位相最適化|brushless DC motor|Genetic algorithm|topology optimization

要約(日本語): 　本論文は，遺伝アルゴリズムを用いて電気機器の材質分布を最適化するための新しい方法を提案している。そこでは，材質のクラスターの概念が鉄の集まりおよび空気の集まりに適用し，さらに，遺伝子を長くしながら遺伝アルゴリズムが反復計算されている。提案手法を用いて，平均トルクを減少させずにトルクリプルを低減するように，ブラシレスＤＣモータの固定子歯のトポロジーを設計し，その結果を検討する。

要約(英語): This paper proposes a novel topology optimization method to optimize the material distribution of electrical machines using the Genetic Algorithm. In the proposed method, a cluster of material is taken into account to form a group of iron and a group of air. Moreover, the GA is iterated with the newly increased length of genes. The proposed method is applied to the topology optimization of the stator teeth in a Brushless DC motor in order to reduce the torque ripple without decreasing the average torque. The proposed method makes it easier to manufacture the designed device.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 690 Kバイト