In this paper, finding optimal rotor slot measurements
in asynchronous motors has been realized by using optimization methods
Sequential Nonlinear Programming (SNP), Genetic Algorithm (GA) and Sequential
Mixed Integer Nonlinear Programming (SMINP) and effects of them on the motor
performance have been investigated comparatively. The purpose of the work is to
obtain the slot geometry that provides maximum motor efficiency. Simulation
studies have been done by using Ansys Maxwell package programming. According to
the rotor slot geometry obtained from simulation results, the motor model has
been created in Ansys Maxwell 2D and required analyses of the motor have been
realized. According to the results obtained, the most efficient rotor geometry
has been occurred when using GA.
Asynchronous motor design rotor slot optimization sequential nonlineer programming genetic algorithm sequential mixed integer nonlinear programming
Bu
çalışmada asenkron motorlarda optimal rotor oluk ölçülerinin, Sequential
Nonlineer Programming (SNP), Genetik Algoritma (GA) ve Sequential Mixed Integer
NonLinear Programming (SMINP) yöntemleri ile bulunması gerçekleştirilmiş ve
karşılaştırmalı olarak motor performansına olan etkisi incelenmiştir.
Gerçekleştirilen optimizasyon çalışmasındaki amaç maksimum motor veriminin
sağlandığı oluk geometrisini elde etmektir. Simülasyon çalışmaları, Ansys
Maxwell paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen
optimizasyon çalışması sonrasında elde edilen rotor oluk geometrisine göre
Ansys Maxwell 2D programında motor modeli oluşturulmuş ve gerekli analizler
gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, en verimli motor geometrisi
GA algoritması kullanıldığında elde edilmektedir.
Asenkron motor tasarımı rotor oluk optimizasyonu sequential nonlineer programlama genetik algoritma sequential mixed ınteger nonlinear programlama
Subjects | Engineering |
---|---|
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | March 31, 2018 |
Submission Date | February 17, 2017 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 21 Issue: 1 |
This work is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.