prikaz prve stranice dokumenta Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju
No public access
master's thesis
Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:855950
Miličević, Lucija
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Miličević, L. (2020). Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:855950

Miličević, Lucija. "Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:855950

Miličević, Lucija. "Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:855950

Miličević, L. (2020). 'Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 29 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:855950

Miličević L. Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 November 29] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:855950

L. Miličević, "Višeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:855950

Metadata
TitleVišeciljno optimiranje električnih vučnih motora temeljeno na metamodeliranju
Title (english)Multi-objective optimization of electrical traction motors based on metamodeling
AuthorLucija Miličević
MentorStjepan Stipetić (mentor)
Committee memberStjepan Stipetić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDamir Žarko (član povjerenstva)
Committee memberMarinko Kovačić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-02-27, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Electrical Engineering
Abstract
Prilikom projektiranja električnih motora potrebno je voditi računa o toplinskim, mehaničkim i elektromagnetskim aspektima motora. Pronalazak dizajna koji će zadovoljiti unaprijed definirane karakteristike rada često uključuje više oprečnih ciljeva, primjerice, učinkovitost, troškovi, težina motora. Svladavanje takvog problema omogućuje višeciljna optimizacija. Predložen je novi optimizacijski pristup koji se temelji na metamodeliranju (Metamodel of Optimal Prognosis - MOP). CoP (Coefficient of Prognosis) je mjera kvalitete aproksimacije koja opisuje metamodeliranje. Pomoću MOP metode pronalazi se najbolji n-dimenzionalni prostor ulaznih parametara, najbolji metamodel za svaku izlaznu veličinu te procjenjuje kvalitetu aproksimacije. MOP metoda započinje provođenjem analize osjetljivosti nad svim dizajnima generiranim pomoću unaprijed definirane funkcije za uzorkovanje (Space filling LHS). Svaki dizajn se podvrgava proračunu u alatu Motor-CAD da bi se dobile izlazne performanse pojedinog motora. OptiSLang, pomoću Python i MATLAB skripti, upravlja Motor-CADom kako bi dodijelio parametre, pokrenuo proračune i dohvatio sve relevantne podatke u optiSLang. Nakon analize osjetljivosti generiraju se metamodeli. Metamodeli predstavljaju matematičke funkcije koje prikazuju performanse motora u ovisnosti o svim ulaznim parametrima. Zatim, ako je vrijednost CoP koeficijenta veća ili jednaka $90\%$ moguće je direktno na generiranim metamodelima primijeniti višeciljnu optimizaciju za zadana ograničenja i ciljeve. Kako bi se ispitala učinkovitost gornje metode, provesti će se analiza osjetljivosti i višeciljna optimizacija temeljena na MOP pristupu na tri sinkrona motora s permanentnim magnetima koji imaju različite topologije rotora.
Abstract (english)
Electric motor can only be properly designed considering thermal, mechanical and electromagnetic aspects. Finding the optimal design which will fulfill required performances usually involves multiple criteria that can be in conflict for an instance, efficiency, costs, machine weight. Multi-objective optimization is performed to overcome multi-physics problem. New optimization approach based on Metamodel of Optimal Prognosis (MOP) is proposed. This approach is described by the Coefficient of Prognosis (CoP) which is the measure of the approximation quality. The MOP method finds the best input design space, best metamodel for each response and estimates the approximation quality. The approach starts with sensitivity analysis on the electric motor designs generated by the Space filling Latin Hypercube Sampling function. Each motor sample is evaluated in Motor-CAD in order to generate performance data sets, for an instance torque, power, efficiency. Motor-CAD is driven by optiSLang using customized Python and MATLAB scripts in order to assign parameters, run calculations and extract all relevant data of interest to optiSLang. After analysis, metamodels are built. Metamodels are basically the best response surfaces that capture the physics of the motor and show how the design space and the output performance correlate with each other. Furthermore, if the CoP values are higher or equal to 90\%, an efficient optimization can be run directly on metamodels for given goals and constraints. In order to test the effectiveness of the above procedure, sensitivity analysis and multi-objective optimization based on MOP will be performed on three IPM motors with different rotor topologies.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:855950
Study programmeTitle: Electrical Engineering and Information Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-13 09:17:31