Automatic Design of PM Motor Using Monte Carlo Tree Search in Conjunction With Topology Optimization
Automatic Design of PM Motor Using Monte Carlo Tree Search in Conjunction With Topology Optimization
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蒙特卡罗树搜索结合拓扑优化的永磁电机自动设计
DOI：
10.1109/tmag.2022.3164926
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发表时间：
2022
影响因子：
2.1
通讯作者：
Igarashi Hajime
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sato Hayaho;Igarashi Hajime
提出了一种基于蒙特卡罗树搜索的永磁电机自动设计方法。通过同时考虑不同极数、不同电流相角、不同电机结构和不同电机数量的树形搜索法确定最优电机结构。在叶节点，进行参数和拓扑优化，以获得最优的材料形状和分布。将该方法应用于24槽电机的优化设计。结果表明，在考虑铁耗的情况下，最优电机结构和几何形状可以最大限度地提高电机的平均扭矩。该方法不仅适用于永磁电机的设计，也适用于多种电器和其他系统的设计。
A novel automatic design method for permanent magnet (PM) motors using a Monte Carlo tree search is presented. The optimal motor structures are determined through a tree search, in which the motors with different numbers of poles, current phase angles, PM configurations, and numbers of PMs are simultaneously considered. At the leaf nodes, parameter and topology optimizations are performed to obtain the optimal material shape and distribution. The proposed method was applied to the optimization of a 24-slot motor. It was shown to be effective in finding the optimal motor structure and geometry to maximize the average torque while considering iron loss. The proposed method can be applied not only to the design of PM motors but also to many types of electric apparatus and other systems.
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采用布尔几何投影法优化 IPM 电机永磁体配置
DOI：
10.1109/cefc55061.2022.9940901
发表时间：
2022
期刊：
2022 IEEE 20th Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation (CEFC)
影响因子：
--
作者：
Yoshitsugu Otomo;T. Abe;H. Igarashi;Takashi Kato;Hirotaka Kurita
通讯作者：
Hirotaka Kurita
影响因子：
2.1
作者：
Takahiro Sato;Kota Watanabe;H. Igarashi
通讯作者：
Takahiro Sato;Kota Watanabe;H. Igarashi
影响因子：
56.9
作者：
Silver, David;Hubert, Thomas;Hassabis, Demis
通讯作者：
Hassabis, Demis
影响因子：
2.1
作者：
S. Hiruma;M. Ohtani;S. Soma;Yoshihisa Kubota;H. Igarashi
通讯作者：
S. Hiruma;M. Ohtani;S. Soma;Yoshihisa Kubota;H. Igarashi
用于拓扑优化的基于序列的环境
影响因子：
2.1
作者：
Arbaaz Khan;Chetan Midha;D. Lowther
通讯作者：
D. Lowther