Детальная информация

Данная работа посвящена разработке параметрического модуля построения геометрии электродвигателя и его интеграции в схему многокритериальной оптимизации теплового состояния бесколлекторного двигателя с постоянными магнитами (БДПМ). В первой главе проведён обзор источников тепловыделений, методов охлаждения и теплового расчёта. Во второй главе сформулированы требования к геометрической модели, обоснован выбор программных средств (C++, OpenCASCADE) и представлена архитектура модуля. В третьей главе описана реализация модуля препроцессора: структуры параметров, слой геометрических примитивов BasicUtils, генераторы геометрии, паттерны «Строитель» и type erasure, а также режимы экспорта (JSON→STEP, ZMQ). В четвёртой главе представлена схема оптимизации на основе гауссовских процессов и алгоритма NSGA-II, сформулирована задача минимизации температуры и максимизации момента. В пятой главе приведены результаты оптимизации: получен фронт Парето, оптимальная конфигурация обеспечивает умеренный момент при температуре не превышающей 150°C, что удовлетворяет тепловым ограничениям. Результаты работы могут быть применены при проектировании электродвигателей для БПЛА, электромобилей и промышленных приводов.

This work is devoted to the development of a parametric module for generating electric motor geometry and its integration into a multi-objective optimization framework for the thermal state of a brushless permanent magnet motor (BLPMM). The first chapter provides a review of heat sources, cooling methods, and thermal analysis approaches. The second chapter formulates the requirements for the geometric model, justifies the choice of software tools (C++, OpenCASCADE), and presents the module architecture. The third chapter describes the implementation of the preprocessor module, including the parameter structure, the BasicUtils geometry primitive layer, geometry generators, the Builder pattern and type erasure, as well as export modes (JSON→STEP, ZMQ). The fourth chapter presents an optimization scheme based on Gaussian processes and the NSGA‑II algorithm, and formulates the problem of minimizing temperature while maximizing torque. The fifth chapter reports the optimization results: a Pareto front was obtained, and the optimal configuration provides a moderate torque while keeping the temperature within 150°C, thereby satisfying the thermal constraints. The results of this work can be applied to the design of electric motors for UAVs, electric vehicles, and industrial drives.