Параметрична оптимізація торцевого магнітоелектричного генератора із подвійним статором

Abstract

Розроблено методологію для оптимізаційно-параметричного розрахунку геометричних параметрів конструкції торцевого магнітоелектричного генератора із постійними магнітами. Розроблену методологію можливо використовувати для розрахунку та оптимізації геометричних параметрів в автоматизованому режимі практично для будь-якого типу електромеханічного перетворювача енергії. Робота розробленої системи базується на взаємопов’язаних зв’язках між системою автоматизованого проектування, програмного комплексу та чисельного розрахунку електромагнітного поля із можливістю зворотного зв’язку та параметризації та обчислювального середовища типу Matlab. В роботі побудовано параметризовану геометричну модель на прикладі торцевого магнітоелектричного генератора із подвійним статором. В подальшому проведено параметричну оптимізацію геометричних параметрів, використовуючи розроблений алгоритм. Використання розробленого схемного рішення зменшую час, витрачений дослідником на розрахунок геометрії та оптимізацію. Параметризація проводиться на всіх етапах побудови окремої деталі, геометрію якої планується змінювати, та у кожній деталі збірок, якщо такі передбачені в конкретному випадку. Тобто, за допомогою розробленої моделі, можливо запрограмувати оптимізацію як окремого конструктивного елемента досліджуваної системи так і об’єкта в цілому. В процесі оптимізації змінювались основні геометричні параметри досліджуваного торцевого генератора із подвійним статором: ярмо статора, повітряний проміжок, зубцево-пазова зона статора, елементи корпусу. В результаті параметричної оптимізації геометрії прототипу ТМГПМ з подвійним статором вдалося зменшити геометричні розміри за рахунок оптимізації величини магнітної індукції на окремих ділянках магнітного осердя досліджуваного генератора. За рахунок застосування розробленого алгоритму вдалося досягти зменшення вартості генератора, а також об’єму магнітопровода на 18,1 %, та 24.3 % відповідно. Це свідчить про ефективність розробленого алгоритму та можливість використання даного алгоритму в подальших дослідженнях.

A methodology for the optimization-parametric calculation of geometric parameters of the design of an axial-flux permanent magnet generator has been developed. The developed methodology can be used to calculate and optimize geometric parameters in an automated mode for almost any type of electromechanical energy converter. The operation of the developed system is based on the interconnections between the comput eraided design system, software package, and numerical calculation of the electromagnetic field with the possibility of feedback and parameterization and a computing environment such as Matlab. The parameterized geometric model is constructed on the example of an axial-flux permanent magnet generator with a double stator. Subsequently, parametric optimization of geometric parameters was performed using the developed algorithm. The use of the developed solution reduces the time spent by the researcher on the calculation of geometry and optimization. Parameterization is performed at all stages of construction of a single part, the geometry of which is planned to change, and in each part of the assemblies if any in a particular case. Th at is, with the help of the developed model, it is possible to program the optimization of both a separate structural element of the studied system and the object as a whole. In the process of optimization, the main geometrical parameters of the investigated end generator with double side changed: stator yoke, air gap, gear-groove zone of the stator, housing elements. As a result of parametric optimization of the geometry of the prototype, it was possible to reduce the geometric dimensions by optimizing the magnitude of the magnetic induction in some areas of the magnetic core of the studied generator. Due to the application of the developed algorithm, it was possible to reduce the cost of the generator, as well as the volume of the magnetic circuit by 18.1% and 24.3%, respectively. This indicates the effectiveness of the developed algorithm and the possibility of using this algorithm in further research.