Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 35 - Sayı: 4

Geometric optimization of PMSM using Halbach array and PSO algorithm

Halbach dizilimi ve PSO algoritması kullanarak DMSM'nin geometrik en iyilemesi

Pages
2045–2059
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The improvements in efficiency, power/weight ratio, and cost are achieved with the optimized motor structure for the same motor requirements.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Most studies on permanent magnet synchronous motors (PMSMs) focus on either interior type or surface mounted magnet configurations and their design changes.
📊
Key Findings & Data:This paper deals with the improvements on PMSMs’ efficiency and performance after Halbach Array implementation by using meta-heuristic optimization algorithms.
💡
Conclusion & Impact:The improvements in efficiency, power/weight ratio, and cost are achieved with the optimized motor structure for the same motor requirements.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Most studies on permanent magnet synchronous motors (PMSMs) focus on either interior type or surface mounted magnet configurations and their design changes. This paper deals with the improvements on PMSMs’ efficiency and performance after Halbach Array implementation by using meta-heuristic optimization algorithms. Analytical and numerical modeling of the motor are achieved and finite element method (FEM) is used for the numerical models. Particle swarm optimization & genetic algorithm were performed for the optimal design of the geometrical parameters of the permanent magnet (PM). The analytical and numerical results of the proposed design are compared to the analytical and/or numerical results of the reference motor. The improvements in efficiency, power/weight ratio, and cost are achieved with the optimized motor structure for the same motor requirements.

Özet

Günümüzde daimi mıknatıslı senkron motorlar (DMSM'ler) üzerinde yapılan çoğu çalışma, ya iç ya dayüzeye yerleştirilen mıknatıs yapılarına ve tasarım değişikliklerine odaklanmaktadır. Bu çalışmada, metasezgisel en iyileme yöntemleri kullanarak oluşturulmuş Halbach diziliminin DMSM’e uygulanmasının,verimlilik ve performans üzerine etkileri incelenmiştir. Motorun analitik ve sayısal modellemelerigerçekleştirilmiş, sayısal modelleme için sonlu elemanlar yöntemi (SEY) kullanılmıştır. Parçacık sürüsü &genetik en iyileme algoritmaları; daimi mıknatısın geometrik parametrelerinin en iyilenmesi için tercihedilmiştir. Önerilen tasarımın analitik ve sayısal sonuçları, referans motorun analitik ve/veya sayısalsonuçları ile karşılaştırılmıştır. Aynı motor isterleri için en iyilenmiş motor yapısı ile verimlilik, güç / ağırlıkoranı ve maliyette iyileşmeler elde edilmiştir.

🔖

Cite This Article

SOYGENÇ, O. C., ERGENE, L. T. (2022). Geometric optimization of PMSM using Halbach array and PSO algorithm. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 35 - Sayı: 4, 2045–2059. https://ajindex.com/articles/523492

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Hanselman, D. C., Brushless Permanent Magnet Motor Design, The Writers' Collective, 2003
  2. Waide, P. ve Brunner C., Energy-Efficiency policy opportunities for electric motor-driven systems, IEA Energy Papers, 2011 (7), 1-132, 2011
  3. Türkiye Cumhuriyeti Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı. Elektrik Motorlarında Enerji Verimliliği. http://www.temizuretim.gov.tr/files/elektrikmotorlar_b rosur.pdf. Yayın tarihi Kasım 1, 2015. Erişim tarihi Kasım 15, 2017
  4. Çabuk A.S., Sağlam Ş., Üstün Ö., Investigation on efficiency of in-wheel BLDC motors for different winding structures, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (4), 1975-1986, 2019
  5. Zhu Z. Q. ve Howe D., Halbach permanent magnet machines and applications: a review, IEEE Proceedings on Electric Power Applications, 148 (4), 299-308, 2001
  6. Kumar B. V. R. ve Kumar K. S., Design of a new dual rotor radial flux BLDC motor with halbach array magnets for an electric vehicle, IEEE International Conference on Power Electronics, Drives and Energy Systems, Trivandria-Hindistan, 1-5, 14-17 Aralık, 2016
  7. Yanliang, X. ve Feng K., Analysis on toothless permanent magnet machine with halbach array, CES/IEEE 5th International Power Electronics and Motion Control Conference, Şangay-Çin, 1-5, 14-16 Ağustos, 2006
  8. Rao, S.S., Engineering Optimization: Theory and Practice, John Wiley & Sons, 2009
  9. Alshibani S., Application of particle swarm optimization in the design of halbach permanent magnet synchronous motors, 7th International Conference on Renewable Energy Research and Applications, ParisFransa, 865-868, 14-17 Ekim, 2018
  10. Hekimoğlu B., Robust fractional order PID stabilizer design for multi-machine power system using grasshopper optimization algorithm, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (1), 165-180, 2020
  11. Choi J. S. ve Yoo J., Design of a Halbach magnet array based on optimization techniques, IEEE Transactions on Magnetics, 44 (10), 2361-2366, 2008
  12. Liu K., Ying M., Hua W., Ma Z., Lin M. ve Kong Y., Design and analysis of halbach ironless flywheel BLDC motor/generators, IEEE Transactions on Magnetics, 54 (11), 1-5, 2018
  13. Xia Z. P., Zhu Z. Q. ve Howe D., Analytical magnetic field analysis of halbach magnetized permanent-magnet machines, IEEE Transactions on Magnetics, 40 (4), 1864-1872, 2004
  14. Lee, J.H., Kim, J.W., Song, J.Y., Kim, D.W., Kim, Y.J. ve Jung, S.Y., Distance-based intelligent particle swarm