実数値遺伝的アルゴリズムによるリラクタンスモータの磁界・構造連携トポロジー最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-045

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Magnetic-mechanical Hybrid Topology Optimization of Synchronous Reluctance Motor Using Real-coded Genetic Algorithm

著者名: 子田陸（法政大学）,岡本吉史（法政大学）

著者名(英語): Riku Koda (Hosei University, graduate schools),Yoshifumi Okamoto (Hosei University)

キーワード: 有限要素法|フーリエ級数展開|ミーゼス応力|実数値遺伝的アルゴリズム|リラクタンスモータ|トポロジー最適化|finite element method|fourier series expansion|mises stress|real-coded genetic algorithm|synchronous reluctance motor|topology optimization

要約(日本語): 昨今，地球規模で進行する温暖化現象を抑制するため，高効率を実現する電気機器の設計が進められている。そこで，設計目標を満足する機器の形状・寸法を自動的に推定できる構造最適化が注目されている。構造最適化をするうえで，高出力のほか，機械強度の保証が求められる。よって，機器の剛性や応力等を最適化パラメータに加え最適化を行う必要がある。本稿では，著者らが提案したフーリエ級数を援用した実数値遺伝的アルゴリズムによるトポロジー最適化（TO）の収束特性を改善した手法（RCGA with FCO）をリラクタンスモータに適用し，電磁界解析と構造解析を併用し，TOを行ったので，子細を報告する。

本誌掲載ページ: 77-78 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 624 Kバイト