Anwendung von FEMAG-Script: Mehrkriterielle Optimierung - Algorithmus, Umsetzung und Beispiele

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Daniel Keller
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1 FEMAG-Anwendertreffen am 2. und 3. Dezember 2010 Anwendung von FEMAG-Script: Mehrkriterielle Optimierung - Algorithmus, Umsetzung und Beispiele Jens Krotsch, Bernhard Piepenbreier Lehrstuhl für Elektrische Antriebe und Maschinen 3. Dez

2 Gliederung Motivation Eigenschaften und Funktion des Optimierungsverfahrens Teilaspekt des Verfahrens Umsetzung aufbauend auf FEMAG-Script Anwendungsbeispiele Zusammenfassung und Fazit 2

3 Einleitung Motivation: - Mehrkriterielle Optimierung elektrischer Maschinen - Großer Berechnungsaufwand bedingt durch die FEM - Notwendigkeit einer effektiven Analyse und effizienten Suche Ziel: Ansätze: Verfahren mit besonderer Eignung in Verbindung mit der FEM - Kombination von stochastischer und systematischer Suche - Verbesserung des Selektions- und Generierungsprozesses Anforderungen: Bevorzugte Suche im vielversprechenden Gebiet Vermeidung von Haufenbildung Intensivierte Suche an den Rändern der PARETO-Front - Dichtebasierte Methoden - Massiv verteilte FEM-Analysen - Approximationsmethoden 3

4 Optimierungsverfahren im Überblick Eigenschaften Hauptroutine Nicht generationsbasiert Hohe Orientierung an der Dichte Multiple Selektionskriterien PARETO-Rang Lokale Dichte in X und F Erfolgsquote der stochastischen Variation Parallelisierungsgrad Erfolg des Nachkommen hinsichtlich Dominanz Adaption der Variationsweite Hybride Design-Generierung Hybrid Design-Analyse 4

5 Hybride Design-Generierung und Design-Analyse Systematische Design-Generierung Korrektur x2 Variation x1 Zielgrößenapproximation und Schätzung des zu erwartenden Fehlers Baryzentrische Lagrange-Interpolation Nutzung des vorhandenen Netzes Approximationsfehlerschätzung basierend auf: - Relativer Abstand zu den Elementknoten - Elementform - Varianz der Knotenwerte Fehlermittelwert als Schwelle: 5

6 Umsetzung - Automatisierung der Analyse Vorlagensammlung von Skript-Dateien - Geometrie - Material - Wicklung - Berechnungen Aufbereitete und standardisierte Ausgabe der Ergebnisse nc_line mat model mlogen Problembeschreibung FEMAG- Steuerdateien Motor fsl FEMAG.BCH,.PLT FEMAG- Ergebnisdateien 6

Variations-/Optimierungsalgorithmus Aufbereitete und standardisierte Ausgabe der

7 Umsetzung - Automatisierung des Prozesses Ebene 2 Prozess - Parameter, Optimierungsgrößen und Restriktionen - Zieldefinition - Variations-/Optimierungsalgorithmus Aufbereitete und standardisierte Ausgabe der resultierenden Ergebnisse mloopt Ebene 1 Analyse Problembeschreibung mlogen- Steuerdateien mlogen- Ergebnisdateien 7

Anwendung: Dimensionsoptimierung PMSM PARETO-Menge im Zielgrößenraum PARETO-Optimallösungen High torque Design-Variable: - Polzahl - Luftspaltdurchmesser - Magnetdicke -

8 Anwendung: Dimensionsoptimierung PMSM PARETO-Menge im Zielgrößenraum PARETO-Optimallösungen High torque Design-Variable: - Polzahl - Luftspaltdurchmesser - Magnetdicke - Magnetmaterial - Zahnbreite - Rückschlussdicke Berechnungsaufwand: - Analysierte Designs: Sequentielle Ausführung: 2,6 Monate - Parallel auf Rechencluster: 1,6 Tage High efficiency 8

9 Anwendung: Zahnformoptimierung PARETO-Menge im Zielgrößenraum PARETO-optimale Lösung Nutrastmoment Drehmomentschwankung unter Last 9

10 Zusammenfassung und Fazit Ergebnis: - PARETO-Menge wird ausreichend genau identifiziert - Ergebnis weitgehend unabhängig vom Parallelisierungsgrad - Wesentlich reduzierte Bearbeitungszeit (unter 1,5% im Bsp.) - Verbesserte Effizienz führt zu schlechterer globalen Suche - Vernetzungsaufwand steigt exponentiell mit Variablenanzahl Fazit: Entwickelte Lösung ermöglicht die mehrkriterielle Optimierung von PMSM bis zu 10 Design-Variable und bis zu 100 CPUs in der industriellen Praxis. Zukünftige - Verbesserte lokale Vernetzung Arbeiten: - Parallele Implementierung des Generierungsprozesses - Verteilte Approximation der Zielgrößenwerte 10

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