Advanced shape design of an electric motor for a brake system

Electric motors are under the spotlight of the industrial and transportation sectors that are employing them in ever new applications, due to their low dimensions and weights, environmental impact and facility to control and to interface to digital system, boosted by the Industry 4.0 revolution. The increasing number of technological companies that now face the challenge of designing an electrical motor for their systems, may fail in individuating the optimal solution because of the high number of variables that influence the motor behaviour and because of the conflicting relationships between the desired output characteristics of the system. In this thesis work, a multi-objective formulation of the shape design problem for an electric motor is defined for a brake system application. Therefore, a set of modifiable variables is formalised for the geometrical definition of the section of the motor, target performance indeces are individuated as well as the main constraints that the motor must comply with. The performances of a series of different motor configurations are evaluated by means of multiphysical simulation routines and an Artificial Neural Network model is employed for global approximation purposes. This allows to reduce the number of simulation runs needed to individuate the optimal configurations. Some of the optimal solutions resulting from the optimisation process are analysed; they show high increments for the desired performance indeces, despite the signs of relevant inaccuracies of the neural network approximation model.

I motori elettrici sono sotto i riflettori del settore industriale e di quello dei trasporti, in cui vengono impiegati in un numero sempre maggiore di applicazioni, a causa dei loro ridotti ingombri, pesi, impatto ambientale e facilità di controllo e di interfacciarli a sistemi digitali, promossi dalla rivoluzione dell'Industria 4.0. Il numero crescente di aziende tecnologiche costretta ad affrontare la progettazione di motori elettrici per i loro sistemi rischia di fallire nell'individuare la soluzione ottima a causa dell'elevato numero di variabili che influenzano il comportamento del motore e dei conflitti che sussistono tra le varie caratteristiche desiderate per il proprio sistema. In questo lavoro di tesi viene definita una formulazione multiobiettivo per il problema della progettazione della forma di un motore elettrico utilizzato come attuatore in un sistema frenante. Per cui, viene formalizzato un insieme di variabili modificabili per la definizione geometrical della sezione del motore, sono inoltre individuati indici per gli obiettivi prestazionali così come i principali vincoli a cui il motore deve sottostare. Le prestazioni di una serie di varie configurazioni per il motore vengono valutate tramite routine di simulazioni multifisiche e un modello di Rete Neurale Artificiale è impiegato per fini di approssimazione globale del problema. Questo permette di ridurre il numero di simulazioni necessario a individuare le configurazioni ottime. Alcune delle soluzioni ottime sono analizzate in dettaglio; esse mostrano elevati incrementi per gli indici di performance desiderati, nonostante segni di imprecisioni rilevanti del modello di rete neurale di approssimazione.