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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
노윤철 (동아대학교) 안대균 (동아대학교) 이광기 (브이피코리아) 한승호 (동아대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2013년도 학술대회
발행연도
2013.12
수록면
2,922 - 2,927 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2014

대용량 직접 구동형 풍력발전기의 기계적 거동 특성 평가
노윤철 機械工學科 2014.01 학위논문

2013

신경망모델 기반 다목적 유전자 알고리즘을 적용한 대용량 직접 구동형 풍력발전기 형상 최적화
노윤철 ,  안대균 ,  이광기 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2013.12 학술대회자료
[논문 or 기술논문 택일] 대용량 직접구동형 발전기의 기계적 거동 특성에 관한 연구
노윤철 ,  안대균 ,  한승호 대한기계학회 춘추학술대회 2013.05 학술대회자료
전자기-구조 연성해석을 이용한 직접구동형 풍력발전기의 기계적 거동 평가
노윤철 ,  안대균 ,  최다운 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2013.03 학술대회자료

초록· 키워드

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Among the direct-drive generator, the AFPM(Axial Flux Permanent Magnet)-typed machine has been attractive due to its higher torque effect per unit volume and higher power density in comparison with others such as the RFPM(Radial Flux Permanent Magnet)-typed machine. Since the AFPM-typed machine has been used mainly to smallscaled generator, the characteristics of structural behaviors such as stiffness and robustness should be investigated carefully when this machine will be applied to a generator for large-scaled wind turbine. In this study, optimization of the direct-drive generator for 2.5MW wind turbine using the AFPM-typed machine was proposed by using neural network model based MOGA(Multi-Objective Genetic Algorithm). An electro-magnetic and structural interaction analysis was carried out to find optimal design variables which meet the requirements of the structural stiffness such as limitation of air-gap clearance and global mechanical behavior by neural network model generated from orthogonal array. The structural weight and stress of the proposed model compared to initial generator could be reduced by 13.3% and 13.78% in a condition satisfying the constraint requirement of deformation.
#Key Shape Optimization(형상 최적화) #Direct-Drive Generator(직접구동형 발전기) #Wind Turbine(풍력발전기) #Orthogonal Array(직교배열) #Neural Network Model(신경망모델) #Design Space Exploration(설계영역탐색) #Desirability Function(만족도함수) #MOGA(다목적 유전자 알고리즘)

목차

Abstract
1. 서론
2. AFPM 방식 직접 구동형 발전기
3. 해석절차 및 방법
4. 연성해석 결과
5. SLAFPM 방식 발전기의 형상 최적화
6. 결론
참고문헌

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