日本機械学会
ロボティクスメカトロニクス
講演会2022
ロボティクス・メカトロニクス講演会2022(ROBOMECH2022 in Sapporo)に参加しました。
Participated in Robotics and Mechatronics Lecture Meeting 2022 (ROBOMECH2022 in Sapporo)
概要 / Outline
開催日：2022年6月1日(水)～4日(土)
会場：SORA 札幌コンベンションセンター
発表者：源元 颯人
講演番号：2A2-M09
タイトル：軽量化のためのトポロジー最適化を用いた電磁モータにおける回転子鉄心の最適設計
Dates: June 1 (Wed) - 4 (Sat), 2022
Venue: SORA Sapporo Convention Center
Presenter：Hayato Minamoto
Presentation Number: 2A2-M09
Title: Optimal Design of Rotor Core in Electromagnetic Motors using Topology Optimization for Weight Reduction
発表内容 / Contents
1. 背景 / Background
電磁モータの質量を小さくすることでトルク密度や出力密度を上げ，電磁モータの高性能化を目指す．本研究では構造最適化，特に設計自由度の高いトポロジー最適化に着目し，電磁モータの軽量化を試みる．本稿では電磁モータの軽量設計のために，軽量な回転子鉄心の構造を設計することを目的とする．実現の容易な滑らかな形状として設計するため正規化ガウス関数ネットワークを用いた遺伝的アルゴリズムによるトポロジー最適化 [1]を用いる．最適化の目的関数として質量の低減を陽に含む目的関数を用いることで軽量な回転子鉄心を設計する．さらに平均トルクも併せて目的関数に含むことで，性能と軽量化の両立を実現する．
The aim is to increase the torque density and output density by reducing the mass of electromagnetic motors, and to improve the performance of electromagnetic motors. In this study, we attempt to reduce the weight of electromagnetic motors by focusing on structural optimization, especially topology optimization, which offers a high degree of design freedom. The objective of this paper is to design a lightweight rotor core structure for the lightweight design of electromagnetic motors. In order to design a smooth shape that is easy to realize, topology optimization using a genetic algorithm with a normalized Gaussian function network [ 1 ] is used. A lightweight rotor core is designed by using an objective function that explicitly includes mass reduction as the optimization objective function. Furthermore, by including the average torque in the objective function, both performance and weight reduction are achieved.
2. 手法 / Methods
図1に遺伝的アルゴリズムによる電磁モータの軽量設計の流れを示す．ここで，コーディング形式は正規化ガウス関数ネットワークによるコーディング1とする．目的関数を次式のように定める．
Figure 1 shows the flow of lightweight design of an electromagnetic motor using a genetic algorithm. Here, the coding format is Coding 1 with a normalized Gaussian function network. The objective function is defined as follows.
図1 遺伝的アルゴリズムによる電磁モータの軽量設計の流れ
Figure 1: Flow of lightweight design of electromagnetic motors using genetic algorithm
ここで第1項は質量を最小化する目的関数であり，第2項は平均トルクを最大化する目的関数である．各目的関数を重み𝑤で重み付け和をとる．
where the first term is the objective function to minimize mass and the second term is the objective function to maximize average torque. Each objective function is weighted summed with the weights 𝑤.
図2は電気学会Dモデル [2]の断面図を示す．電気学会Dモデルをベースモデルとする．図3の赤色領域は設計領域を示す．設計領域における回転子鉄心の構造を最適化する．
Figure 2 shows a cross-sectional view of the IEEJ D-model [2]. The IEEJ D-model is used as the base model. The red region in Figure 3 shows the design region. The structure of the rotor core in the design region is optimized.
図2 電気学会Dモデルの1/4断面図
Figure 2: 1/4 cross-sectional view of IEEJ D-model
図3 設計領域
Figure 3 Design area
3. 結果 / Results
図4は最適化結果を示すここで電流位相角020と目的関数の重み0.25,0.5,0.75で場合分けをし，それぞれで最適化した重みが大きい場合高平均トルクかつ高質量な形状が得られ重みが小さい場合低平均トルクかつ低質量な形状が得られたまた，電流位相0マグネットトルクのみ利用の場合20マグネットトルクとリラクタンストルクを利用に比べて目的関数の値が大きいケースが多くより適した形状が得られた本手法によりトルクリプルが大きいもののベースモデルと同等トルクかつ軽量な構造を設計できたまた，鉄心の軽量化を目的とする最適化のためリラクタンストルクを用いる電流位相20条件下での最適化は優位に働かなかったと考えられる．
Figure 4 shows the optimization results, where the cases are divided by the current phase angle 020 and the objective function weights 0.25, 0.5, and 0.75. When the weights are large, a shape with high average torque and high mass is obtained, and when the weights are small, a shape with low average torque and low mass is obtained. In the case of using only the magnet torque with a current phase of 0.20, the objective function was larger than that of using the magnet torque and reluctance torque, and a more suitable shape was obtained. It is considered that the optimization under the current phase 20 condition using reluctance torque was not advantageous.
図4 電流位相角・目的関数の重みごとの最適化結果
Figure 4 Optimization results for each weight of current phase angle and objective function
4. 結論 / Conclusions
本発表では電磁モータの軽量化のため，正規化ガウス関数ネットワークを用いた遺伝的アルゴリズムによるトポロジー最適化にて，軽量な回転子鉄心の設計を目指した．電気学会Dモデルをベースモデルとして最適化した結果，トルクリプルは増加するが，同等の平均トルクかつ軽量な回転子鉄心構造を得られた．
In this presentation, a lightweight rotor core was designed by topology optimization using a genetic algorithm with a normalized Gaussian function network in order to reduce the weight of electromagnetic motors. The optimization using the IEEJ D model as the base model resulted in a lighter rotor core structure with the same average torque, although the torque ripple was increased.