Zusammenfassung
Durch den gesellschaftlichen Wandel hin zu einer nachhaltigeren Lebensweise gewinnt die Elektromobilität stark an Bedeutung. Hinsichtlich der effizienten Gestaltung des Antriebsstrangs von Elektrofahrzeugen ist dabei die Nutzung von elektrischen Maschinen mit hohem Drehmoment interessant. Hierfür eignet sich die Transversalflussmaschine aufgrund ihrer Bauweise in besonderem Maße. Die Entwicklungsmöglichkeiten für diesen Maschinentyp haben sich durch die Leistungsfähigkeit moderner Software zur Finite-Elemente-Simulation, die den dreidimensionalen Flussverlauf in der Maschine nachbilden kann, stark erweitert. Nichtsdestotrotz ist die Auslegung von Transversalflussmaschinen aufgrund der komplexen Geometrie und der Nutzung dreidimensionaler Simulationsmodelle weiterhin aufwendig. Effiziente Optimierungsstrategien können in dieser Hinsicht einen Beitrag zur effektiven und schnellen Geometrieoptimierung solcher Maschinen leisten. Die vorliegende Arbeit analysiert zunächst die Parameterzusammenhänge in der Transversalflussmaschine und deren Auswirkungen auf das Drehmoment. Darauf aufbauend werden verschiedene Optimierungsstrategien hinsichtlich ihrer Eignung zur Geometrieoptimierung anhand eines FEM-Simulationsmodells untersucht. Aufgrund der langen Simulationszeiten des Modells bieten Ersatzmodell-gestützte Optimierungsverfahren durch die Vorhersage von Simulationsergebnissen für beliebige Parameterkombinationen eine effektive Möglichkeit, um die Anzahl notwendiger Simulationen zu reduzieren. Exemplarisch wird in dieser Arbeit der Efficient-Global-Optimization-Algorithmus für die Optimierung einer Transversalflussmaschine untersucht. Durch die Parameterabhängigkeiten ist hierbei die Entwicklung eines sogenannten Latin-Hypercube-Sampling-Verfahrens zur Implementierung der am Modell auftretenden nichtlinearen Parametergrenzwerte wesentlicher Bestandteil. Es wird damit insgesamt ein effizienter Algorithmus für die Geometrieoptimierung anhand des Simulationsmodells der Transversalflussmaschine erarbeitet und dessen Leistungsfähigkeit für eine Drehmomentoptimierung mit zehn Parametern getestet.
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