Sürekli mıknatıslı senkron motorun genetik algoritma ile verim ve ağırlık amaç fonksiyonlarının iyileştirilmesi

Sürekli mıknatıslı senkron motorlar yüksek verimlilik, düşük hacim, yüksek güç kapasitesi ve moment yoğunluğuna sahip olduğundan dolayı endüstride birçok uygulamada tercih edilmektedirler. Diğer tür elektrik makinalarında olduğu gibi sürekli mıknatıslı senkron motorlarda da verimlilik arttırma çalışmaları optimizasyon uygulamaları ile gerçekleştirilmektedir. Sürekli mıknatıslı senkron motorların tasarım optimizasyonlarında genetik algoritma (GA) tekniği gibi birçok yapay zeka tekniği kullanılmaktadır. Bu çalışmada ilk olarak literatürde bulunan sürekli mıknatıslı senkron motorların tasarım çalışmaları detaylı olarak incelenmiştir. Yapılan çalışmalara bakıldığında stator ve rotor için farklı durumların dikkate alındığı görülmüştür. Yapılan her bir tasarım iyileştirmesinin ardındaki temel sebepler; kayıpların, ağırlığın, vuruntu momentinin ve moment dalgalanmasının minimum seviyeye indirilmesidir. Bu sebepler doğrultusunda yüzey mıknatıslı ve içten rotorlu bir yapıya sahip, dağıtılmış (distributed) ve toplu (concentrated) stator sargı yapısındaki senkron motorların ön analitik tasarımı gerçekleştirilmiştir ve sonuçlar sonlu elemanlar yöntemi (SEY) ile doğrulanmıştır. Sonlu elemanlar analizi, ANSYS@Maxwell-2D ve EMETOR programları ile gerçekleştirilmiştir. Daha sonra motorların tasarım optimizasyonları genetik algoritma optimizasyon tekniği ile iyileştirilmiştir. Ön analitik tasarım, optimizasyon tasarımı ve sonlu elemanlar analizi sonuçlarının birbirleriyle uyumlu olduğu görülmüştür. Bu tez çalışmasının sonucunda tasarlanan sürekli mıknatıslı senkron motorda verim değerinin arttığı, toplam ağırlık değerinin ve moment dalgalanmasının azaldığı gözlemlenmiştir. Bu tezde motor tasarımında performans ve verimlilik gibi onemli parametrelerin değişimi incelenmiş ve motor üretim aşaması için gerekli işlemlere ön hazırlık niteliği taşıyan bir çalışma yapılmıştır.