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、多工況、多目標(biāo)快速綜合優(yōu)化Motor-CAD內(nèi)置的分析模塊提供快速和足夠高精度的算法，幫助用戶減少電機(jī)概念設(shè)計(jì)，初始設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì)之間多余的往復(fù)迭代，加快電機(jī)產(chǎn)品研發(fā)周期；其內(nèi)置的各種類型的全參數(shù)化電機(jī)設(shè)計(jì)模板、電機(jī)設(shè)計(jì)專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、豐富專業(yè)的前、后處理功能，即使是擁有電機(jī)基本專業(yè)知識(shí)的普通工程師也可快速、高效、合理地設(shè)計(jì)高性能電機(jī)。

然而，僅憑借經(jīng)驗(yàn)來設(shè)計(jì)滿足所有設(shè)計(jì)任務(wù)要求的轉(zhuǎn)子隔磁橋尺寸非常具有挑戰(zhàn)性。在這個(gè)案例中，我們將展示如何利用Maxwell UDP（參數(shù)化轉(zhuǎn)子幾何），結(jié)合Ansys Maxwell、Mechanical和optiSLang，來實(shí)現(xiàn)對(duì)IPM轉(zhuǎn)子隔磁橋進(jìn)行多物理、多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。這樣的綜合優(yōu)化方法將有助于找到最佳設(shè)計(jì)方案，既能提高電機(jī)性能，又能滿足結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的要求。

7月29日，Ansys官方研討會(huì)『SerDes設(shè)計(jì)中高速傳輸線的人工智能驅(qū)動(dòng)多參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化流程』為您分享如何借助Ansys RaptorAI，通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)SerDes（高速傳輸線）的多參數(shù)、多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，加速設(shè)計(jì)流程、提升設(shè)計(jì)質(zhì)量。

多目標(biāo)參數(shù)化優(yōu)化設(shè)計(jì)方法區(qū)別于傳統(tǒng)CAD-CAE設(shè)計(jì)思路，全參數(shù)化模型結(jié)合自動(dòng)化優(yōu)化工具，在有限的設(shè)計(jì)周期內(nèi)能更快速地進(jìn)行方案迭代，并能解決NVH、耐久等矛盾性能的多目標(biāo)優(yōu)化問題，有效避免了設(shè)計(jì)的盲目性。三、性能分析 副車架的性能分析包括強(qiáng)度分析、模態(tài)分析、動(dòng)剛度分析、疲勞分析等。

基于其實(shí)際工況進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性分析，綜合考慮各階模態(tài)重要程度，初定設(shè)計(jì)變量的尺寸變化范圍，采用 Box?Behnken 試驗(yàn)法和靈敏度分析確定各設(shè)計(jì)變量對(duì)輸出參數(shù)（質(zhì)量、位移、固有頻率）的影響程度，選出靈敏度較高的設(shè)計(jì)參數(shù)，建立響應(yīng)曲面模型。以質(zhì)量最小、位移最小、固有頻率最高為目標(biāo)函數(shù)，采用篩選法進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化，獲得最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)。機(jī)床床身結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析圖如圖1示。

Motor-CAD作為一款專業(yè)的電機(jī)設(shè)計(jì)驗(yàn)證工具，有著豐富的專業(yè)的電機(jī)模型庫(kù)，能夠輔助工程師實(shí)現(xiàn)電機(jī)快速參數(shù)化設(shè)計(jì)、多場(chǎng)耦合仿真性能評(píng)估與設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化。

遺傳算法是一種搜索最優(yōu)方案的算法，本文利用遺傳算法，實(shí)現(xiàn)電機(jī)的多參數(shù)優(yōu)化電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲。2 基于MANATEE的電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲優(yōu)化MANATEE所用遺傳算法為：NSGA2改進(jìn)型遺傳算法。

該最優(yōu)化問題只有 待優(yōu)化參數(shù)，因此使用二分法、最速下降法、單純形優(yōu)化法等優(yōu)化工具都是可行的。本文發(fā)現(xiàn)使用單純形法解該問題速度更快，且MATLAB中自帶該函數(shù)。因此本文選擇使用單純形法求解該優(yōu)化問題。5 設(shè)計(jì)實(shí)例通過最高車速、加速性能、爬坡性能三類指標(biāo)的設(shè)計(jì)，可以看出電機(jī)的最大轉(zhuǎn)速僅與汽車最高設(shè)計(jì)速度有關(guān)，而電機(jī)峰值功率則與各指標(biāo)均相關(guān)。

由于目標(biāo)問題存在著眾多的局部極值，當(dāng)面對(duì)復(fù)雜的優(yōu)化問題，尤其是多峰、多極值的模態(tài)函數(shù)優(yōu)化問題時(shí)，目前已有的全局優(yōu)化算法不可避免地存在著早熟、收斂速度慢等缺陷。SOA 算法對(duì)齒輪減速器進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，在同 PSO、GA 算法和傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，優(yōu)化結(jié)果表明，SOA 算法具有更快的收斂速度和更高的收斂精度。

(1)Direct Optimization(直接優(yōu)化工具):設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)，利用默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，從中得到期望的組合方案。(2)Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設(shè)計(jì)點(diǎn)。(3)Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具):可以得出某一輸入參數(shù)對(duì)響應(yīng)曲面的影響的大小。

本案例以實(shí)現(xiàn)輪轂電機(jī)多學(xué)科仿真一體化設(shè)計(jì)為核心目標(biāo)，利用參數(shù)化仿真、系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)手段來構(gòu)建集成仿真平臺(tái)及其數(shù)據(jù)管理和交互系統(tǒng)，開發(fā)了輪轂電機(jī)多學(xué)科仿真設(shè)計(jì)集成平臺(tái)，平臺(tái)集成了電機(jī)電磁場(chǎng)、應(yīng)力場(chǎng)與溫度場(chǎng)仿真設(shè)計(jì)模塊，可實(shí)現(xiàn)輪轂電機(jī)多學(xué)科的一鍵式自動(dòng)化仿真，同時(shí)能夠?qū)?em>多學(xué)科的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理。該集成平臺(tái)極大簡(jiǎn)化了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)流程并提高了設(shè)計(jì)效率與質(zhì)量。

該耦合方案的有效性已通過多層級(jí)仿真結(jié)果充分驗(yàn)證：諧波注入后，電機(jī)電流波形的幅值畸變與高頻紋波得到優(yōu)化，目標(biāo) 48 階主抑制階次對(duì)應(yīng)的扭矩脈動(dòng)顯著降低，電機(jī)殼體表面單一觀測(cè)點(diǎn)振動(dòng)加速度與全域振動(dòng)速度級(jí)均實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性下降 —— 不僅靶向抑制了目標(biāo)階次的振動(dòng)響應(yīng)，還縮小了殼體高振動(dòng)集中區(qū)域的覆蓋范圍、降低了整體振動(dòng)均值，同時(shí)兼顧了扭矩輸出平滑性與電流特性穩(wěn)定性。

以電機(jī)設(shè)計(jì)為例，電機(jī)的設(shè)計(jì)參數(shù)眾多，同時(shí)涉及到多物理場(chǎng)的強(qiáng)耦合，電機(jī)工程師面對(duì)的是大規(guī)模、高難度的優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。解決如此復(fù)雜的工程問題有兩個(gè)重要的基礎(chǔ)工作：即建立復(fù)雜的參數(shù)化幾何模型和制定合理的多目標(biāo)優(yōu)化策略并高效實(shí)施。

另外，“C”形磁障與“U”形磁障相比，在磁障深度、極弧系數(shù)一致時(shí)，可插入更多的永磁體，通過進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計(jì)磁障形狀，調(diào)整交直軸磁路面積來充分利用磁阻轉(zhuǎn)矩，進(jìn)而提升電機(jī)的功率密度。在磁障中插入永磁體后，通過分析可知，當(dāng)電機(jī)其他結(jié)構(gòu)參數(shù)不變時(shí)，為了安裝同樣的磁體，“U”形磁障將增大，磁障之間的局部飽和程度將進(jìn)一步增加，其產(chǎn)生輸出轉(zhuǎn)矩的能力提升空間有限。

5 電機(jī)振動(dòng)噪聲分析6 電機(jī)振動(dòng)噪音設(shè)計(jì)· 基于聯(lián)合仿真的聲音分析及優(yōu)化· 結(jié)合測(cè)試與仿真的系統(tǒng)集成與聲音設(shè)計(jì)· 面向最終用戶感受的聲品質(zhì)研究7 多物理場(chǎng)耦合分析· 電磁、結(jié)構(gòu)耦合分析· 電磁、熱耦合分析8 基于optiSLang的電機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)· 問題描述· 輸入模型參數(shù)化· Workbench中建立分析用Maxwell模型· 定義輸入輸出變量

課程簡(jiǎn)介 電機(jī)的設(shè)計(jì)參數(shù)眾多，各參數(shù)之間往往具有強(qiáng)耦合、非線性的關(guān)系，同時(shí)，電機(jī)的運(yùn)行涉及到多物理場(chǎng)的相互作用，電機(jī)工程師面對(duì)的是大規(guī)模、高難度、多物理場(chǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。解決如此復(fù)雜的工程問題需要兩個(gè)重要的基礎(chǔ)工作，即建立復(fù)雜的參數(shù)化幾何模型，和制定合理的多目標(biāo)優(yōu)化策略并高效實(shí)施。

(1)Direct Optimization(直接優(yōu)化工具):設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)，利用默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，從中得到期望的組合方案。(2)Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設(shè)計(jì)點(diǎn)。(3)Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具):可以得出某一輸入參數(shù)對(duì)響應(yīng)曲面的影響的大小。

EMotor平臺(tái)為基于技術(shù)指標(biāo)需求的多工況多目標(biāo)一鍵自動(dòng)化式設(shè)計(jì)優(yōu)化平臺(tái)，融合了全參數(shù)化建模、前后處理、繞組設(shè)計(jì)與集總參數(shù)計(jì)算、專家設(shè)計(jì)流程策略、智能尋優(yōu)與機(jī)器學(xué)習(xí)、方案綜合評(píng)價(jià)等功能，具備良好的可拓展性、計(jì)算穩(wěn)健性，可滿足0-1研發(fā)對(duì)高效高精度概念設(shè)計(jì)與詳細(xì)設(shè)計(jì)的需求。