This work proposes and compares two innovative methods for estimating the homogenized thermal conductivity and specific heat of stator windings in permanent magnet (PM) motors. The first method relies on the analysis of the initial thermal transient using a first-order analytical model, which enables fast and non-invasive estimation of the equivalent thermal conductivity keq, thermal capacity Ceq, and thermal resistance Req of the homogenized winding region. The second method combines a hybrid coupled thermal mode (based on finite element analysis (FEA-2D) for the slot windings and a lumped-parameter thermal network (LPTN-3D) for the end-windings) with Gaussian Process Regression (GPR) techniques. This approach enables the identification of optimal thermal parameters by minimizing the error between the simulated and reference thermal response curves. Both methods are designed to be easy to implement, computationally efficient, and suitable for industrial applications, offering a rapid and reliable thermal parameter identification. Furthermore, the hybrid thermal model (FEA-2D + LPTN-3D) developed in this thesis can also serve as a valuable tool during the thermal design phase of PM motors, supporting the evaluation of equivalent thermophysical properties of the windings. Due to time constraints that prevented the execution of experimental tests, both methods were preliminarily validated using pseudo-experimental data generated from numerical simulations. Although not part of the estimation procedure itself, these data were used exclusively to verify the accuracy and robustness of the proposed methods.
Il presente lavoro propone e confronta due metodi innovativi per la stima della conducibilità termica e del calore specifico omogeneizzati negli avvolgimenti statorici di motori a magneti permanenti. Il primo metodo si basa sull’analisi del transitorio termico mediante un modello analitico di primo ordine, che consente di stimare in modo rapido e non invasivo la conducibilità termica equivalente keq, la capacità termica Ceq e la resistenza termica Req della regione omogeneizzata. Il secondo metodo integra un modello termico ibrido accoppiato (un analisi ad elementi finiti FEA-2D per gli avvolgimenti in cava e una rete termica a parametri concentrati LPTN-3D per gli end-windings) con tecniche di regressione a processi gaussiani (GPR), al fine di individuare i parametri ottimali attraverso l’ottimizzazione dell’errore tra la risposta simulata e la curva di riferimento. Entrambi i metodi sono stati concepiti per essere facilmente implementabili, computazionalmente efficienti e applicabili in contesti industriali, offrendo una rapida identificazione sperimentale dei parametri termici. Inoltre, il modello termico ibrido (FEA-2D+LPTN-3D) degli avvolgimenti, sviluppato nella presente tesi può essere utilizzato come strumento di supporto nella fase di progettazione termica dei motori, contribuendo alla valutazione delle proprietà termofisiche equivalenti degli avvolgimenti. A causa delle limitazioni temporali che non hanno permesso di effettuare prove sperimentali, i metodi sono stati validati in modo preliminare tramite dati pseudosperimentali ottenuti da simulazioni numeriche. Questi dati non costituiscono parte integrante della procedura, ma sono stati impiegati esclusivamente per verificarne la precisione dei metodi implementati.
Metodi di identificazione dei parametri termici equivalenti in avvolgimenti di motori a magneti permanenti
Ardinghi, Antonio
2024/2025
Abstract
This work proposes and compares two innovative methods for estimating the homogenized thermal conductivity and specific heat of stator windings in permanent magnet (PM) motors. The first method relies on the analysis of the initial thermal transient using a first-order analytical model, which enables fast and non-invasive estimation of the equivalent thermal conductivity keq, thermal capacity Ceq, and thermal resistance Req of the homogenized winding region. The second method combines a hybrid coupled thermal mode (based on finite element analysis (FEA-2D) for the slot windings and a lumped-parameter thermal network (LPTN-3D) for the end-windings) with Gaussian Process Regression (GPR) techniques. This approach enables the identification of optimal thermal parameters by minimizing the error between the simulated and reference thermal response curves. Both methods are designed to be easy to implement, computationally efficient, and suitable for industrial applications, offering a rapid and reliable thermal parameter identification. Furthermore, the hybrid thermal model (FEA-2D + LPTN-3D) developed in this thesis can also serve as a valuable tool during the thermal design phase of PM motors, supporting the evaluation of equivalent thermophysical properties of the windings. Due to time constraints that prevented the execution of experimental tests, both methods were preliminarily validated using pseudo-experimental data generated from numerical simulations. Although not part of the estimation procedure itself, these data were used exclusively to verify the accuracy and robustness of the proposed methods.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/240336