フレキシブルなパラメトリックモデルに基づく最高温度の最小化を目的とした最適化を実施！
電気自動車において、モーターは車両の駆動を担う重要な動力部品であり、 その性能と耐久性を維持するためには適切な熱管理が不可欠です。特に、 冷却システムはモーター内部の熱を効率的に放散し、安定した動作を確保 する上で重要な役割を果たします。 モーターの熱設計最適化では、冷却性能を最大化するために、さまざまな 設計パターンを通じて適切な冷却効果を研究する必要があります。最適化 プロセスでは、流路の数や直径、端部巻線の傾斜角や配置といった設計 パラメータが重要な要素となります。さらに、冷却効率を高めるためには、 流量制御や端部巻線の温度管理にも細心の注意を払う必要があります。 本事例では、フレキシブルなパラメトリックモデルに基づく最高温度の 最小化を目的とした最適化を実施しました。ステータとロータで構成された モーターを、さまざまな形状変化が可能となる設計変数を定義しており、 適切な流路パターンを導き出します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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当社は、“AI×最適化”をキーワードに様々なCAEソフトウェアの開発、 販売、サポートを事業の中核とし、受託解析やコンサルティングなど 幅広いサービスを提供します。 提供するソフトウェアは、お客様のご要望によってカスタマイズし 提供することも可能です。 製品開発、設計、あるいは研究においてより良い製品ならびに サービスを提供し、ものづくりへの貢献を目指します。
