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문제 정의
- 추력 리플의 주원인은 그림 9에서 알 수 있는 바와 같이 자기 저항 차에 의한 디텐트력이다. 따라서, 본 연구에서는 목적함수로서 디텐트력을 설정하였다. 신경회로망의 구성은 그림 11에서와 같이 은닉층을 3층, 또한 각 은닉층의 뉴런수는 50개로 한 MLP (multi-layer perceptron)형 신경회로망을 사용하였다.
- 코어 삽입형 모델은 추력은 크게 증가하나 큰 추력 리플이 발생하므로 제어 성능이 크게 떨어지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 추력에 가장 큰 영향을 미치는 설계파라메터 중 코일의 폭, 영구자석의 폭을 설계변수로 하여 신경회로망을 이용하여 추력리플을 최소화시키는 최적설계를 진행하였다. 추력 리플의 주원인은 그림 9에서 알 수 있는 바와 같이 자기 저항 차에 의한 디텐트력이다.
- 본 논문에서는 제어 성능이 우수한 슬롯리스 PMLSM의 낮은 추력 밀도를 향상시키고자 코어삽입 모델을 제안하였고, 코 어삽입에 따라 발생되는 고조파 성분 중 디텐트력에 의한 6고조파 성분을 제거하기 위해 신경회로 망법을 이용하여 최적화 설계를 진행하였다. 단순 코어 삽입 모델과 비교하여 최적화 모델은 추력 리플에 영향을 미치는 디텐트력을 최소화시 키므로서 추력 리플을 대폭 감소시키는 양호한 결과를 얻었 다.
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