智能算法优化汽车永磁电机电磁设计与温度场计算

本文档深入探讨了"人工智能-机器学习"在汽车行业中的一项具体应用，即永磁无刷直流电机的电磁设计与温度场计算。随着汽车行业的技术进步，电机的功率需求增加，但小型化设计带来的挑战是电机单位电磁负荷的提升，这使得电机温升成为一个关键问题，影响着电机的寿命和性能。 研究者首先强调了电机温升控制的重要性，它直接影响电机的可靠性和整体性能。为了实现这一目标，论文提出了创新性的电磁设计方案，根据电机的参数需求来确定其尺寸，并利用先进的电磁仿真软件Ansoft进行模拟，从而获取电机在稳态运行下的磁场分布和气隙磁密等关键数据。 此外，论文还探讨了电机在启动到稳定运行过程中的动态性能，包括空载反电动势、齿槽转矩、速度、电流以及铁心和绕组损耗的计算。这些数据对于理解和优化电机的运行效率至关重要。 针对电机运行过程中因损耗导致的发热问题，作者利用大型有限元软件Fluent进行了三维温度场分析，对比了风冷和水冷两种冷却方式下电机的温度分布，找出了电机内部温升的热点区域。通过对电机内部结构的精细建模，通过Gambit的分层切块技术，确保了网格质量和计算精度。 研究发现，无论是哪种冷却方式，绕组端部都是温度升高的关键区域。同时，文章还揭示了在相同的冷却条件下，不同的冷却条件对电机温升的影响，这为电机设计和散热策略的优化提供了依据。 这篇论文通过结合人工智能和机器学习的技术，对汽车用永磁无刷直流电机的电磁设计与温度管理进行了深入研究，为提高电机性能、降低成本并延长使用寿命提供了有价值的数据支持和理论基础。