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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jae-Gil Lee (Seoul National University) Hyun-Kyo Jung (Seoul National University) Dong-Kyun Woo (Yeungnam University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.6
발행연도
2018.11
수록면
2,262 - 2,267 (6page)

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In electric machine design, there is a large computation cost for finite element analyses (FEA) when analyzing nonlinear characteristics in the machine Therefore, for the optimal design of an electric machine, designers commonly use an optimization algorithm capable of excellent convergence performance. However, robustness consideration, as this factor can guarantee machine performances capabilities within design uncertainties such as the manufacturing tolerance or external perturbations, is essential during the machine design process. Moreover, additional FEA is required to search robust optimum. To address this issue, this paper proposes a computationally efficient robust optimization algorithm. To reduce the computational burden of the FEA, the proposed algorithm employs a useful technique which termed static analysis assisted technique (SAAT). The proposed method is verified via the effective robust optimal design of electric machine to reduce cogging torque at a reasonable computational cost.
#Cogging torque reduction #Electric machine #Optimal design #Robust optimization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Robust optimization
3. Proposed algorithm: WFV-IA
4. Proposed Algorithm : SAAT
5. Optimal design of IPMSM
6. Conclusion
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Joseph V H. Beyer, B. Sendhoff, “Robust Optimization ? A Comprehensive Survey,” Comput. Methods Appl. Mech. Eng., vol. 196, no. 33-34, pp. 3190-3218, July, 2007. P. Alotto, C. Magele, W. Renhart, G. Steiner, and A. Weber, “Robust target functions in electromagnetic design,” Int. J. Comput. Math. Electr. Electron. Eng. (COMPEL), vol. 22, no. 3, pp. 549-560, 2003. Z. Ren, M. Pham, and C. Koh, “Robust Global Optimization of Electromagnetic Devices With Uncertain Design Parameters: Comparison of the Worst Case Optimization Methods and Multiobjective Optimization Approach Using Gradient Index,” IEEE Trans. Magn., vol. 49, no. 2, pp. 851-859, Mar., 2013. Gaspar-Cunha, and J. A. Covas, “Robustness in multiobjective optimization using evolutionary algorithms,” Computational Optimization and Applications, vol. 39, no. 1, pp.75-96, Sept., 2015. Jae-Gil Lee, Nae-Won Hwang, Hee-rak Rue, Hyun- Kyo Jung, and Dong-Kyun Woo, “A new robust optimization approach applied to permanent magnet synchronous motor,” IEEE Trans. Magn., vol. 53, no. 6, June, 2017.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-560-003535580