論文の概要: Data Driven Automatic Electrical Machine Preliminary Design with Artificial Intelligence Expert Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11221v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 01:18:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:32:03.211975
• Title: Data Driven Automatic Electrical Machine Preliminary Design with Artificial Intelligence Expert Guidance
• Title（参考訳）: 人工知能エキスパート誘導によるデータ駆動型自動電気機械予備設計
• Authors: Yiwei Wang, Tao Yang, Hailin Huang, Tianjie Zou, Jincai Li, Nuo Chen, Zhuoran Zhang,
• Abstract要約: 本稿では, 巻線同期発電機(WRSG)を設計例として用いたデータ駆動型電気機械設計(EMD)フレームワークを提案する。 専門知識に大きく依存する従来の予備的なプロセスとは異なり、このフレームワークは人工知能ベースのエキスパートデータベースを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.930077651618465
• License:
• Abstract: This paper presents a data-driven electrical machine design (EMD) framework using wound-rotor synchronous generator (WRSG) as a design example. Unlike traditional preliminary EMD processes that heavily rely on expertise, this framework leverages an artificial-intelligence based expert database, to provide preliminary designs directly from user specifications. Initial data is generated using 2D finite element (FE) machine models by sweeping fundamental design variables including machine length and diameter, enabling scalable machine geometry with machine performance for each design is recorded. This data trains a Metamodel of Optimal Prognosis (MOP)-based surrogate model, which maps design variables to key performance indicators (KPIs). Once trained, guided by metaheuristic algorithms, the surrogate model can generate thousands of geometric scalable designs, covering a wide power range, forming an AI expert database to guide future preliminary design. The framework is validated with a 30kVA WRSG design case. A prebuilt WRSG database, covering power from 10 to 60kVA, is validated by FE simulation. Design No.1138 is selected from database and compared with conventional design. Results show No.1138 achieves a higher power density of 2.21 kVA/kg in just 5 seconds, compared to 2.02 kVA/kg obtained using traditional method, which take several days. The developed AI expert database also serves as a high-quality data source for further developing AI models for automatic electrical machine design.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 巻線同期発電機(WRSG)を設計例として用いたデータ駆動型電気機械設計(EMD)フレームワークを提案する。 専門知識に大きく依存する従来の予備的EMDプロセスとは異なり、このフレームワークは人工知能ベースのエキスパートデータベースを活用し、ユーザー仕様から直接事前設計を提供する。 初期データは2次元有限要素(FE)マシンモデルを用いて、機械長と直径を含む基本設計変数を網羅して生成され、各設計に対して機械性能を備えたスケーラブルな機械形状が記録される。 このデータは、設計変数をキーパフォーマンスインジケータ(KPI)にマップするMOP(Optimal Prognosis)ベースの代理モデル(Metamodel of Optimal Prognosis)をトレーニングする。 トレーニングが完了すると、メタヒューリスティックアルゴリズムによってガイドされ、サロゲートモデルは数千の幾何学的スケーラブルな設計を生成し、幅広いパワー範囲をカバーし、将来の予備設計をガイドするAI専門家データベースを形成する。 このフレームワークは30kVAのWRSG設計ケースで検証されている。 10kVAから60kVAまでの電力をカバーしたWRSGデータベースをFEシミュレーションにより検証した。 設計No.1138はデータベースから選択され、従来の設計と比較される。 その結果、No.1138は2.21kVA/kgの電力密度をわずか5秒で達成している。 開発されたAI専門家データベースは、自動電気機械設計のためのAIモデルをさらに発展させるための高品質なデータソースとしても機能する。

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