Optimization methods for the design of the electrical machines : theory and application examples

Electrical machines, integral to diverse appliances and industrial systems, play a crucial role in the pursuit of global sustainability. Their design optimization, a multifaceted challenge spanning physical, technological, and environmental considerations, has become increasingly complex as more engineering disciplines and constraints are integrated, including electromagnetics, structural mechanics, and heat transfer. This paper presents a comprehensive review of design optimization methods for electrical machines, encompassing design analysis methods, models, optimization algorithms, and strategies. Efficient optimization methods and strategies, such as surrogate-model-based and multi-level approaches, are highlighted. Additionally, two novel optimization methods are introduced. First, a system-level design optimization method is proposed for advancing electric drive systems. Second, a robust design optimization method based on the design for six-sigma technique is presented for high-quality manufacturing of electrical machines. The paper also proposes the development of a robust design optimization service based on industrial big data and cloud computing services. Future directions, including a smart design optimization method for intelligent design and production, are outlined. In tandem, another perspective on electrical machine optimization is addressed, recognizing it as a high-dimensional nonlinear multi-objective optimization problem. To address this challenge, a sensitivity analysis method with variable weighted intervals is proposed. Three improved multi-level optimization strategies, grounded in different optimization algorithms and sequential sensitivity strategies, are introduced, analyzed, and compared with conventional approaches. Through a case study of a synchronous reluctance machine, the proposed optimization strategies demonstrate enhanced results and efficiency in ultra-high-dimensional optimization problems. The thesis delves into these optimization methods, connecting theoretical foundations with practical applications. Case studies showcase the transformative impact of optimization on diverse machine designs, emphasizing performance metrics, efficiency gains, and relevant parameters. This research contributes valuable knowledge to the field, offering a roadmap for engineers and researchers to navigate the complex terrain of electrical machine optimization, thereby advancing sustainable technologies into a new era of efficiency and performance.

Macchine elettriche, fondamentali per una vasta gamma di elettrodomestici e sistemi industriali, svolgono un ruolo cruciale nella ricerca della sostenibilità globale. L'ottimizzazione del loro design, una sfida poliedrica che abbraccia considerazioni fisiche, tecnologiche ed ambientali, sta diventando sempre più complessa con l'integrazione di ulteriori discipline ingegneristiche e vincoli, tra cui elettromagnetismo, meccanica strutturale e trasferimento di calore. Questo articolo presenta una revisione completa dei metodi di ottimizzazione del design per le macchine elettriche, che includono metodi di analisi del design, modelli, algoritmi e strategie di ottimizzazione. Vengono evidenziati metodi e strategie efficienti di ottimizzazione, come quelli basati su modelli sostitutivi e approcci multi-livello. Inoltre, vengono introdotti due nuovi metodi di ottimizzazione. In primo luogo, viene proposto un metodo di ottimizzazione del design a livello di sistema per avanzare nei sistemi di guida elettrica. In secondo luogo, viene presentato un metodo robusto di ottimizzazione del design basato sulla tecnica del design per il Sei Sigma, per la produzione di alta qualità di macchine elettriche. L'articolo propone anche lo sviluppo di un servizio robusto di ottimizzazione del design basato su dati industriali e servizi di cloud computing. Vengono delineate direzioni future, compreso un metodo intelligente di ottimizzazione del design per la progettazione e produzione intelligenti. Parallelamente, viene affrontata un'altra prospettiva sull'ottimizzazione delle macchine elettriche, riconoscendola come un problema di ottimizzazione multi-obiettivo non lineare ad alta dimensionalità. Per affrontare questa sfida, viene proposto un metodo di analisi di sensibilità con intervalli ponderati variabili. Vengono introdotte, analizzate e confrontate tre strategie di ottimizzazione multi-livello migliorate, basate su diversi algoritmi di ottimizzazione e strategie di sensibilità sequenziale, rispetto agli approcci convenzionali. Attraverso uno studio di caso di una macchina a riluttanza sincrona, le strategie di ottimizzazione proposte dimostrano risultati migliorati ed efficienza in problemi di ottimizzazione ad alta dimensionalità. La tesi approfondisce questi metodi di ottimizzazione, collegando le basi teoriche con le applicazioni pratiche. Gli studi di caso mostrano l'impatto trasformativo dell'ottimizzazione su diverse progettazioni di macchine, mettendo in evidenza metriche di performance, guadagni di efficienza e parametri rilevanti. Questa ricerca contribuisce conoscenze preziose al campo, offrendo una guida per ingegneri e ricercatori nel navigare il complesso scenario dell'ottimizzazione delle macchine elettriche, contribuendo così all'avanzamento delle tecnologie sostenibili in una nuova era di efficienza e performance.