マルチスケール・マルチフィジクスモデル縮約による高精度モータシミュレーターの開発

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(1) 空隙部高調波成分の数を削減した縮約モデルを開発した。ブロックアーノルディ法を用いて，基底ベクトルを生成し，空間高調波数の次元を縮約することにより，より効率的なモデル縮約法を実現した。固定子領域と回転子領域における基底ベクトルを交換することにより，縮約表現の精度を改善した。(2) スキューを考慮した誘導モータのモデル縮約手法を開発した。軸方向に複数ブロックに分割し，軸方向位置における空間高調波の差異を考慮し，さらに，ブロック間の電流連続条件を課すことにより，正確なモデル縮約を実現した。また，巻線短絡を有する誘導モータのモデル縮約手法を開発した。これらの中で，空隙部高調波成分の数を削減しながら計算精度を確保する手法を開発した。(3) CLN法を誘導加熱問題に拡張した。CLNを等価変換することにより，ネットワーク素子の物理的な意味が明確な形でCLNを構成した。(4) ヒステリシスを考慮したモデル縮約法を開発した。ヒステリシス特性をベクトルプレイモデルで表現することによりヒステリシス有限要素磁界解析を実現した。その手法をCLNの構成に用い，CLN中のインダクタにヒステリシス特性を持たせることにより，ヒステリシス特性を考慮したCLNを構成した。(5) CLN法の誤差解析/精度評価の手法を開発し，梯子型回路の段数と精度の関係を導いた。(6) 周波数領域におけるモデル縮約法を開発した。空間高調波間の相互作用を省略することにより，平均トルクなどのモータ特性を効率的に精度よくモデル化することに成功した。