%0 Thesis %1 Futterlieb.29.06.2020 %A Futterlieb, Christine %C Stuttgart %D 2020-06-29 %E Müller, Samuel %I Institut für elektrische Energiewandlung %K Design_of_Experiments EESM EM Genetischer_Algorithmus Geometrieparameter Maximales_Moment_pro_Ampere Optimierungsroutine iew_stua_em %T FEM gestützte betriebspunktabhängige Optimierungsroutine einer elektrisch erregten Synchronmaschine %X In dieser Arbeit wird die geometrische Auslegung einer elektrisch erregten Synchronmaschine optimiert. Hierzu wird eine Optimierungsroutine, mit dem Ziel den Wirkungsgrad zu erhöhen und den Drehmomentrippel zu reduzieren, in MATLAB entwickelt. Die Optimierungsroutine besteht aus einer verschachtelten Schleifenstruktur. Der Hauptbestandteil der inneren Schleife ist eine Optimierung der Stromkombinationen id, iq und ie. Im Grunddrehzahlbereich kann die Optimierung auf Basis des MTPA Verfahrens durchgeführt werden. Das bedeutet, dass das kleinste Strompaar berechnet wird, mit dem das erforderliche Drehmoment erreicht wird. Um dies zu Erreichen wird auf geringe Kupferverluste optimiert. Die äußere Schleife besteht aus einem Genetischen Algorithmus zur Bestimmung der optimierten Geometrieparameter. Zur Bewertung der Geometrieparameter werden ein Betriebspunkt und der Eckpunkt betrachtet. Als Ergebnis wird der Geometrieparametersatz ausgewählt, der sowohl einen hohen Wirkungsgrad als auch einen niedrigen Drehmomentrippel aufweist. Der zweite wichtige Bestandteil dieser Arbeit ist die Laufzeitverbesserung der Optimierungsroutine. Hierzu werden mehrere Varianten entwickelt und simuliert. Eine mögliche Variante die simuliert werden soll, ist der Einfluss der Vorgabe einer Startpopulation. Diese wird mit Hilfe eines Design of Experiments erstellt. Des Weiteren wird der Einfluss der Populationsgröße untersucht. Zur Bestimmung der Variante mit der schnellsten Laufzeit, werden diese miteinander verglichen. %Z Masterabeit

@mastersthesis{Futterlieb.29.06.2020, abstract = {In dieser Arbeit wird die geometrische Auslegung einer elektrisch erregten Synchronmaschine optimiert. Hierzu wird eine Optimierungsroutine, mit dem Ziel den Wirkungsgrad zu erh{\"o}hen und den Drehmomentrippel zu reduzieren, in MATLAB entwickelt. Die Optimierungsroutine besteht aus einer verschachtelten Schleifenstruktur. Der Hauptbestandteil der inneren Schleife ist eine Optimierung der Stromkombinationen id, iq und ie. Im Grunddrehzahlbereich kann die Optimierung auf Basis des MTPA Verfahrens durchgef{\"u}hrt werden. Das bedeutet, dass das kleinste Strompaar berechnet wird, mit dem das erforderliche Drehmoment erreicht wird. Um dies zu Erreichen wird auf geringe Kupferverluste optimiert. Die {\"a}u{\ss}ere Schleife besteht aus einem Genetischen Algorithmus zur Bestimmung der optimierten Geometrieparameter. Zur Bewertung der Geometrieparameter werden ein Betriebspunkt und der Eckpunkt betrachtet. Als Ergebnis wird der Geometrieparametersatz ausgew{\"a}hlt, der sowohl einen hohen Wirkungsgrad als auch einen niedrigen Drehmomentrippel aufweist. Der zweite wichtige Bestandteil dieser Arbeit ist die Laufzeitverbesserung der Optimierungsroutine. Hierzu werden mehrere Varianten entwickelt und simuliert. Eine m{\"o}gliche Variante die simuliert werden soll, ist der Einfluss der Vorgabe einer Startpopulation. Diese wird mit Hilfe eines Design of Experiments erstellt. Des Weiteren wird der Einfluss der Populationsgr{\"o}{\ss}e untersucht. Zur Bestimmung der Variante mit der schnellsten Laufzeit, werden diese miteinander verglichen.}, added-at = {2022-10-25T14:13:37.000+0200}, address = {Stuttgart}, annote = {{Masterabeit}}, author = {Futterlieb, Christine}, biburl = {https://puma.ub.uni-stuttgart.de/bibtex/29495b686316155075a99654b0a972a11/iew_homepage}, editor = {M{\"u}ller, Samuel}, editortype = {collaborator}, file = {Futterlieb 29.06.2020 - FEM gestützte betriebspunktabhängige Optimierungsroutine:S\:\\Mitarbeiter\\01_Bibliothek\\01_Literatur\\Citavi Attachments\\Futterlieb 29.06.2020 - FEM gestützte betriebspunktabhängige Optimierungsroutine.pdf:pdf}, interhash = {b5505141a34c51a4d2a412b5b24c200b}, intrahash = {9495b686316155075a99654b0a972a11}, keywords = {Design_of_Experiments EESM EM Genetischer_Algorithmus Geometrieparameter Maximales_Moment_pro_Ampere Optimierungsroutine iew_stua_em}, publisher = {Institut f{\"u}r elektrische Energiewandlung}, school = {{Universit{\"a}t Stuttgart}}, timestamp = {2022-10-25T12:14:06.000+0200}, title = {{FEM gest{\"u}tzte betriebspunktabh{\"a}ngige Optimierungsroutine einer elektrisch erregten Synchronmaschine}}, urldate = {2021-03-10}, year = {2020-06-29} }