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영어

As the traction motor for an electric vehicle requires various characteristics at the same time, research on the optimal design of the permanent magnet synchronous motor (PMSM) has been actively conducted. Because conventional optimal design of PMSM requires mechanical modeling and finite element analysis (FEA), the optimization procedure is complicated and time-consuming. To optimize PMSM easily and accurately, this study proposes an optimal design process based on automated design of experiments (DOE) and FEA. The shape optimization of PMSM is performed by applying two metamodeling techniques and two optimal algorithms, respectively. First, the average torque is set as the objective function, and second, THD of the back EMF, efficiency, and torque ripple are set as constraints. FEA-based analysis could be easily performed using automated DOE. Based on this, sensitivity analysis and metamodeling are performed. Metamodeling is accomplished using the previous Kriging and multi-layer perceptron (MLP) techniques, respectively. The generated metamodels are combined with GA and HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm) to perform PMSM shape optimization. In this study, various metamodeling techniques and optimal algorithms could be reviewed using an automated design procedure that is easy to optimize. In conclusion, the optimal design results using the MLP technique showed better average torque results than the Kriging model.

한국어

전기자동차용 구동모터로서 영구자석형 동기전동기가 주로 사용되고 있으며, 전기자동차에서 요구하는 다 양한 특성을 동시에 만족해야 되기 때문에 최적화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 영구자 석형 동기전동기의 최적설계 방법은 실험횟수만큼의 기계적인 모델링, 유한요소해석이 필요하므로 매우 복잡하고 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 자동화된 실험계획법과 유한요소해석을 바탕으로 영구자석형 동기전동기의 최적설계 방법을 연구하였다. 전동기의 형상최적화는 두 개의 메타모델링 기법과 두 개의 최적설계 알고리즘을 각 각 조합하여 수행된다. 첫째, 전동기의 평균토크는 목적함수로 설정되었고, 둘째, 역기전력의 고조파 왜곡, 효율, 토크리플은 제약조건으로 설정되었다. 자동화된 실험계획법에 의해 전동기의 유한요소해석은 쉽게 수행되며, 이 결과를 바탕으로 민감도 분석과 메타모델링이 진행되었다. 메타모델링은 기존에 주로 사용되는 Kriging 모델과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 기법을 각각 이용하였고, 생성된 메타모델들은 전동기의 형상최적화를 위해 각각 유전알고리즘과 HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm) 알고리즘과 결합되었다. 본 연구에서는 최적화가 용이한 자동화된 설계 절차를 통해 다양한 메타모델링 기법과 최적 알고리즘을 검토할 수 있었으며, 결론적으로 MLP 기 법을 이용한 최적설계 결과는 Kriging 모델에 비해 더 우수한 평균토크 결과를 보여주었다.