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설계변수 공차를 고려한 브러시리스 모터 출력밀도 최적설계
Optimum Design of the Brushless Motor Considering Parameter Tolerance 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.59 no.9, 2010년, pp.1600 - 1604  

손병욱 (한양대학 전기공학과, 대성전기(주)) ,  이주 (한양대학 전기생체공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents the optimum design of the brushless motor to maximize the output power per weight considering the design parameter tolerance. The optimization is proceeded by commercial software that is adopted the scatter-search algorithm and the characteristic analysis is conducted by FEM. The...

주제어

#Brushless motor   #Stochastic optimization   #Deterministic optimization   #Parameter tolerance  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 설계변수의 불확실성을 고려하여 최적화를 시행하기 위해서 통계적 최적화 기법이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 상용 프로그램인 Crystal BallⓇ을 사용하여 설계 변수 공차에 따른 최적 설계를 실시하도록 한다. Crystal BallⓇ은 Scatter search method와 advanced tabu search method의 복합 알고리즘으로 설계 변수의 불확실성을 고려하여 최적의 해를 구해준다[4][5].
  • 본 논문에서는 통계적 최적화 기법을 이용하여 변수 산포를 고려한 브러시리스 모터 출력 밀도 최적화 설계를 시행 하고자 한다. 최적화는 scatter search method 알고리즘을 적용하여 개발된 Crystal BallⓇ 이라는 상용 소프트웨어를 사용하여 진행하였고, 각 설계 조건에 대한 전자계 특성해석은 유한요소법, 중량은 3D CAD를 이용하여 산출하였다.
  • 본 논문에서는 통계적 최적화 기법을 이용하여 설계 변수 공차를 고려한 브러시리스 모터의 출력밀도를 최대화하는 최적 설계를 진행하였다. 출력밀도를 최대화하기 위하여 중량당 역기전압을 목적함수로 설정하였으며, 역기전압 특성은 유한요소 해석과 중량은 3D CAD를 이용하여 계산하였다.

가설 설정

  • 다음은 선정된 설계 변수에 대한 공차 범위와 산포 분포 형태에 대한 가정 (Assumption)을 정의한다. 본 논문에서는 최적화 설계변수의 공차 및 분포를 표 5와 같이 가정하여 모델링하도록 한다. 그리고 회귀방정식을 이용하여 목적함수, 제약조건에 대한 설계변수간의 상관 관계식을 구함으로써, 설계 변수 공차 및 산포를 고려한 최적화를 정의할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
실험계획법과 같은 결정론적 최적화 방법은 어떠한 단점을 가지고 있는가? 근래에는 6-σ와 같은 품질기법들을 기업체들에서 적용함에 따라 제품 설계 시 실험계획법과 같은 최적화 기법들을 이용하여 제품 경쟁력을 확보하는 사례가 늘어나고 있다[1]. 그러나 실험계획법과 같은 결정론적 최적화 방법은 설계변수에 대한 단일 값을 고려하여 최적화를 진행하기 때문에 설계변수들의 공차에 따른 영향을 고려할 수 없다는 단점이 있다. 그러므로 최적화 설계 결과를 제작 평가할 때, 설계 변수들의 공차, 산포 특성에 따라 최적화 결과가 달라지는 상황이 발생할 수 있게 된다.
최적화 설계 결과를 제작 평가할 때, 무엇에 따라 최적화 결과가 달라질 수 있는가?  그러나 실험계획법과 같은 결정론적 최적화 방법은 설계변수에 대한 단일 값을 고려하여 최적화를 진행하기 때문에 설계변수들의 공차에 따른 영향을 고려할 수 없다는 단점이 있다. 그러므로 최적화 설계 결과를 제작 평가할 때, 설계 변수들의 공차, 산포 특성에 따라 최적화 결과가 달라지는 상황이 발생할 수 있게 된다. 이와 같은 변수들의 복잡성을 고려하기 위하여 유전알고리즘, 신경회로망법등과 같은 통계적 최적화 기법들이 개발되어 왔다[2].
브러시리스 모터 출력 밀도 최적화 설계를 시행하기 위해, 본 논문에서는 어떤 상용 소프트웨어를 사용하였는가? 본 논문에서는 통계적 최적화 기법을 이용하여 변수 산포를 고려한 브러시리스 모터 출력 밀도 최적화 설계를 시행 하고자 한다. 최적화는 scatter search method 알고리즘을 적용하여 개발된 Crystal BallⓇ 이라는 상용 소프트웨어를 사용하여 진행하였고, 각 설계 조건에 대한 전자계 특성해석은 유한요소법, 중량은 3D CAD를 이용하여 산출하였다.
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참고문헌 (5)

  1. 오세영, 김승주, 정대성, 이철규, 이형우, 이주 "실험 계획법을 이용한 단상 유도형 동기전동기의 최적설계", 전기학회 논문지 제56권 제4호, pp 699-704, 2007 

  2. 전연도, Shinji WAKAO, 이주, 오재응,, "브러시리스 직류 전동기의 다목적 최적설계", 전기학회논문지 제 53 권 제5호, pp 325-331, 2004 

  3. 박동규, 최신 실험계획법, 기전연구사, 1999 

  4. Decisioneering Inc., Crystal Ball User Manual, Decisione -ering Inc., 2005 

  5. Lawrence I. Goldman, etc., "Crystal Ball for Six Sigma Tutorial", Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference, pp. 293-300, 2003 

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