МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ТОПОЛОГИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ С ПОСТОЯННЫМИ МАГНИТАМИ ДЛЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ
DOI 10.12737/2073-0462-2025-20-4-100-106 УДК 621.313.1
Ключевые слова:
топологическая оптимизация, электрическая машина, синхронный двигатель, моделирование, генетический алгоритм.Аннотация
Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения энергоэффективности и надежности электроприводов, применяемых в сельскохозяйственной технике, эксплуатируемой в экстремальных условиях: высокая запыленность, нестабильные нагрузки, сезонность работы и ограниченное охлаждение. Для проектирования электродвигателей, устойчивых к данным факторам, автором модернизирован метод топологической оптимизации, ранее апробированный на маломощном электротранспорте. В статье рассматриваются особенности применения топологической оптимизации синхронных двигателей с постоянными магнитами для сельскохозяйственной техники с учетом специфики эксплуатационных условий, включая повышенную запыленность, нестабильные нагрузки и ограниченные возможности охлаждения. И предложена многокритериальная целевая функция, интегрирующая ключевые эксплуатационные параметры синхронных двигателей с постоянными магнитами: массу активных материалов (весовой коэффициент 0,25), электромагнитные потери (0,35), максимальную температуру (0,25) и пульсации магнитной индукции (0,15). Начальная конфигурация двигателя (масса 50 кг, потери 1200 Вт, температура 110°C, пульсации 20 мТл) оптимизирована с применением генетического алгоритма. На основе оценочного расчета за 10 итераций достигнуто снижение целевой функции с 0,944 до 0,788 при одновременном улучшении всех параметров: масса уменьшена на 11%, потери — на 27,7%, температура — на 13,6%, пульсации — на 26%. Представлен график изменения целевой функции, таблицы параметров по итерациям, рассчитано поле магнитной индукции. Очевидно, что при практической реализации эффективность решения снизится, но даже предварительные результаты подтверждают, что топологическая оптимизация позволяет адаптировать конструкцию двигателя к специфике сельхозтехники, обеспечивая снижение массы, рост энергоэффективности и повышение ресурса в условиях многофакторных воздействий. Разработанный подход устраняет традиционные компромиссы между массой, потерями и тепловым режимом, предлагая комплексное решение для устойчивой работы электроприводов в агропромышленном секторе.
Литература
1. Allaire G., Gfrerer M. H. Autofreefem: automatic code generation with FreeFEM and LaTex output for shape and topology optimization of non-linear multi-physics problems // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2024. Vol. 67. No. 12. P. 213. doi: 10.48550/arXiv.2407.11713.
2. Babcock T., McKeever B., Hicken J. E. Electrothermal coupling methodologies and their influence on the optimization of aircraft electric motors // AIAA Journal. 2024. Vol. 62. No. 7. P. 2659–2677. doi: 10.2514/1.J063627.
3. Topology optimization for uniform flow distribution in electrolysis cells / L. Baeck, S. Blauth, C. Leithäuser, et.al. // PAMM. 2023. Vol. 23. No. 3. P. e202300163. doi: 10.1002/pamm.202300163.
4. Petrov T., Safin A. Modification Genetic Algorithm for Topological Optimization the Rotor of Synchronous Motors. // Lecture Notes in Civil Engineering. Proceedings of ICEPP. 2021. Vol 190. P. 151–156. doi: 10.1007/978-3-030-86047-9_16.
5. Safin A., Petrov.T. Topological optimization of the rotors of permanent magnet synchronous motors // E3S Web Conf. 2020. Vol. 220. P. 01040. doi: 10.1051/e3sconf/202022001040.
6. Cesarano A., Dapogny C., Gangl P. Space-time shape optimization of rotating electric machines // Mathematical Models and Methods in Applied Sciences. 2024. Vol. 34. No. 14. P. 2647-2708. doi: arXiv.2402.07017.
7. Gangl P. A multi-material topology optimization algorithm based on the topological derivative // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2020. Vol. 366. P.113090. doi: 10.1016/j.cma.2020.113090.
8. Gangl P., Sturm K. Automated computation of topological derivatives with application to nonlinear elasticity and reaction–diffusion problems // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2022. Vol. 398. P. 115288. doi: 10.1016/j.cma.2022.115288.
9. Automatic differentiation-based level-set topology optimization for noise minimization in 3D domains considering acoustic-structure interaction / A. Neofytou, T. Rios, M. Bujny, et.al // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2025. Vol. 68. No. 3. P. 67. doi: 10.1007/s00158-025-03995-z.
10. Kim H.-J., Baek S.-W. Optimal shape design to improve torque characteristics of interior permanent magnet synchronous motor for small electric vehicles // Microsystem Technologies. 2024. Vol. 31. P. 1203-1217. doi: 10.1007/s00542-024-05699-8.
1. Allaire G, Gfrerer MH. Autofreefem: automatic code generation with FreeFEM and LaTex output for shape and topology optimization of non-linear multi-physics problems. Structural and multidisciplinary optimization. 2024; Vol.67. No.12. 213 p. doi: 10.48550/arXiv.2407.11713.
2. Babcock T, McKeever B, Hicken JE. Electrothermal coupling methodologies and their influence on the optimization of aircraft electric motors. AIAA Journal. 2024; Vol.62. No.7. 2659-2677 p. doi: 10.2514/1.J063627.
3. Baeck L, Blauth S, Leithauser C. Topology optimization for uniform flow distribution in electrolysis cells. PAMM. 2023; Vol.23. No.3. e202300163 p. doi: 10.1002/pamm.202300163.
4. Petrov T, Safin A. Modification genetic algorithm for topological optimization the rotor of synchronous motors. Lecture Notes in Civil Engineering. Proceedings of ICEPP. 2021; Vol.190. 151-156 p. doi: 10.1007/978-3-030-86047-9_16.
5. Safin A, Petrov T. Topological optimization of the rotors of permanent magnet synchronous motors. E3S Web Conf. 2020; Vol.220. 01040 p. doi: 10.1051/e3sconf/202022001040.
6. Cesarano A, Dapogny C, Gangl P. Space-time shape optimization of rotating electric machines. Mathematical models and methods in applied sciences. 2024; Vol.34. No.14. 2647-2708 p. doi: 10.48550/arXiv.2402.07017.
7. Gangl P. A multi-material topology optimization algorithm based on the topological derivative. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2020; Vol.366. 113090 p. doi: 10.1016/j.cma.2020.113090.
8. Gangl P, Sturm K. Automated computation of topological derivatives with application to nonlinear elasticity and reaction-diffusion problems. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2022; Vol.398. 115288 p. doi: 10.1016/j.cma.2022.115288.
9. Neofytou A, Rios T, Bujny M. Automatic differentiation-based level-set topology optimization for noise minimization in 3D domains considering acoustic-structure interaction. Structural and Multidisciplinary Optimization. 2025; Vol.68. No.3. 67 p. doi: 10.1007/s00158-025-03995-z.
10. Kim HJ, Baek SW. Optimal shape design to improve torque characteristics of interior permanent magnet synchronous motor for small electric vehicles. Microsystem Technologies. 2024; Vol.31. 1203-1217 p. doi: 10.1007/s00542-024-05699-8.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 ВЕСТНИК Казанского государственного аграрного университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Метаданные научных статей, включая название, аннотацию, сведения об авторах, список литературы, идентификаторы и иные элементы библиографического описания для дальнейшего неограниченного использования, передаются в редакцию с правом их неограниченного использования на условиях открытой лицензии Creative Commons Attribution (CC BY).
