国外新能源汽车电机研发和仿真方向探讨（下）电磁场仿真发展新动态（主讲人：陈天赠）
可以看到缩放跟完全模型比较，就是把所有的模型都画出来，网格好好地剖出来，他的时间降低了大概有5分之一左右，原来是需要117分钟的，现在只要大概21分钟就完成了，所以对这个计算时间是大大的减小，我们来具体看一下这个例子。
基本原理：首先，进行整体分析，这个时候网格可以剖分的粗一点，并且获得要计算的时间变化的所有矢量电势值。接下来，在同时执行继承整个分析中计算出子程序区域信息的同时，就是把电势值加到局部的模型里面，生成用于精确分析子模型的详细网格，精细计算子模型的AC损耗。
我们这边做了一个分析，左边是不使用Zooming缩放功能的，我们把所有网格都剖分，因为它是圆线的，并且需要考虑里面AC损耗的，右边是采用Zooming缩放功能的分析情况，然后这个是网格剖分的情况，我们来看一下下面的结果是怎么样子的。
左图比较了使用和不使用缩放方法对500至10000rpm转速下的铜损特性。两种情况之间的误差幅度最大为1.2％，相对是比较低的，这对仿真来讲是能接受的，因为时间大大减小了。当详细分析结果时，误差范围会随着转速的提高而增加。这主要是较高的旋转速度，导致由涡流引起的磁通量对整个磁通的影响会比较大。
然后我们看一下云图，左图示出了转速为10,000rpm时的铜损分布。对于FEA，使用缩放方法与不使用缩放方法的结果几乎相同。这意味着也可以使用缩放方法对铜损分布进行精确的计算。与不使用缩放方法相比，使用缩放方法可使计算速度提高7.8倍。
其实这种方法并不是我们刚出的，2019年日本东京JMAG用户大会Nidec（日本电产）发表的《使用PSL的牵引电机设计》中计算AC铜损时就使用了JMAG的黑科技新功能之一Zooming。所以其实这种方法已经有客户在使用了。
关于两相电工钢在jmag当中的应用，jmag在18.1时出了一个叫做挖孔的功能，是说电机生成网格的时，可以任意选择网格，把这个网格的零件把它变掉，材料可以变成空气的，也可以变成其他的任意设定的材料，所以可以快速的进行零件的变更，那我们来看一下对这个案例的分析。
原方案用的标准硅钢片漏磁很大，新方案，将隔磁磁桥网格选中创建为一个新零件。转子采用了两相硅钢，即隔磁磁桥采用一种不导磁的材料，其他部分为正常硅钢。从磁密云图可以看出磁桥部位几乎没有漏磁，q轴磁力线增多，提高了凸极比，从而提高了转矩。
这个是大家非常关注，也比较熟的电机结构优化，电机现在从一字型变成V字型，变成双V，变成V一型。那么无论怎么变这个结构，大家的目的都是想提高这个转矩，还有可能也想提高转速，因为可以把体积做小，另外一个应力也要满足要求，所以说这么复杂的电机结构，必须要用到电机的优化，这也是我们在给客户做培训时，客户反映的，就是对于电机仿真来说其实优化功能是非常好用，非常实用的一种功能。
这是本田做了一个参数化，可能还没达到优化的这个程度。他通过通过优化电机结构，可以看到左上角原方案，那么中间这个加了一个肋骨一样的筋，然后变成V字型的，那么他通过下面曲线可以看到第二个方案与第一个方案相比的话，它的转矩没有下降，但是铁损下降了，所以他们采用了第二个方案来作为最终方案。通过JMAG计算，可以确定第二种方案峰值转矩没有降低的前提下损耗减小了。
大家可以看到宝马电机，大众的电机，东芝的电机，这隔磁桥的结构都是很复杂的，所以显然要想设计出这么复杂的电机，单纯的靠公式去计算，靠普通的有限元计算，显然很难知道磁铁位置到底放哪，宽厚度多少，所以优化就十分有必要。
日本给我们的一个案例，jmag+modefrontier的解决方案。可以看到通过这样的一个优化方案，可以筛选出，比如说转矩最大在哪里，空载感应电势最小的是哪个，可以寻找到你要的最优方案，只有通过高性能的优化高效率的优化，才能够解决设计中的结构最优化的这个问题。
jmag做效率图优化，就是jmag，他除了可以和modefrontier耦合优化之外，他自己本身也可以做效率图的优化，也可以跟modefrontier联合起来做效率的优化。效率图的优化意思是什么呢？做分析的过程中，把效率算出来，然后把效率上面的最大转速，最大转矩、拐点的转速，功率、还有效率大于一定值的面积，还有最大效率的转速转矩，还有什么效率值作为这个优化目标，就是你可以选择效率图上任意的方式，包括什么NEDC工况啊，综合效率作为优化目标。
当然目前jmag输出目标的时候他不能直接输出NEDC工况的综合效率，他不能出来，必须通过编一些脚本，目前就是帮客户在开发这方面的，这个脚本目前已经都开发好了，初步的测试已经都通过了，看上图左下角，这边就是在jmag的后处理当中可以加入一个脚本，它是软件算完之后会自动算一个这个脚本。然后再做其他的优化啊什么的，相当于这个脚本的处理是jmag软件作为一个后处理的过程，然后如何把你要的、在这个脚本中算的这个变量作为优化目标，我们在这里也把这个语句，给出来的，大家可以使用一下。
我们猜测这么复杂的结构是他们通过了拓扑结构的优化，随着IPM电机小型化、高功率密度、低成本化，导致人们总是想法设法提高磁阻转矩，同时为了抑制NVH和方便控制，往往还需要控制转矩脉动，因此内嵌式永磁同步电机结构越来复杂。对于类似的拓扑结构，并非能够靠设计经验就能挖掘出它的潜力，使设计完美。Jmag18.0推出的拓扑优化就可以用的上。
相当于把网格做一个变量，他可以是空气也可以是钢板，不断地切换就可以有不断地结构出来，他可以做单目标的，也可以做多目标的。
通过基于归一化高斯网络（NGnet）的遗传算法（GA）和开/关方法，探索了针对一字型，单V，双V和三角形转子拓扑的优化设计。拓扑优化不太需要依赖经验。为了评估此方法的有效性，此优化过程还应用于著名的Prius 2010电动机并改善了扭矩性能。
NGnet单元可以是在设计区域内定义为重叠的圆形或椭圆形。像细胞一样均匀分布在矩形或圆柱坐标系中的网格上，为所有高斯设置相同的各向同性偏差。NGnet单元的不同位置和大小与设计变量具有可比性。
NGnet单元的数量和高斯函数会影响几何形状的变化。使用的高斯函数越多，则可以表示更多的几何细节，从而也需要更多的子代数量，代数和每一代的个体数量。案例的总数为子代数量乘以代数再加上每一代的个体数量得到。本文基于NGnet的仿真和拓扑优化在有限元软件JMAG-Designer中运用。
普锐斯2010款转子的磁桥从1.83mm到2.33mm变化。为了简单起见，初始拓扑优化模型使用均匀的2.31mm磁桥厚度，这不利于设计。最初的设计也去除了原来的隔磁磁桥孔，在磁铁周围增加了0.1毫米的空气层。与经过充分优化的普锐斯2010款电动机相比，上图（e）中所示的优化设计的平均扭矩提高了2%，转矩脉动降低了33%。本案例网格为13544个，142个NGnet单元，总案例30000个，总共计算时间15.2小时。网格越密时间越长，但是方案平滑度也越好。
这是NVH相关的一个优化，做NVH分析时，首先分析哪些阶次电磁力最大的，然后就会定位到电磁力这边，通过二维傅立叶分解，比如发现24阶和48阶是相对较大，就会把这两个做一个优化目标，那我们这个案例是通过转子表面椭圆孔径向、周向位置、磁铁夹角、磁铁径向、周向位置，把这几个作为优化输入的变量，当然还有一个就是电流相位角也要做一个优化目标，因为结构不同，最大转矩的电流相位角是不同的。
那么有些客户就会问，就说怎么能保证电磁力，比如说二维傅立叶分解电磁力跟NVH就会有正相关的关系，就是怎么能保证电磁下降了，NVH就会下降。当然不能完全保证，但是只要说结构那边没有发生变化，但电磁力下降了，NVH之间就会有这种正相关，这是理论的，还有我们也做了一个验证，做了四个方案，就是一个是不加孔的，一个加孔的，然后四个方案。
为了验证二维傅里叶分解后的电磁力能够作为NVH的优化目标，本文验证了FFT2后的电磁力和NVH的关系。本案例为48槽8极电机，空间最低非8阶数，较大，因此可以不考虑，主要考虑空间为0阶的电磁力，以上电磁力均为空间0阶对应的电磁力。从上表可以得到，24阶电磁力和24阶NVH成正相关，同样，48阶电磁力和48阶NVH成正相关。也就是电磁力越大，NVH越大。根据某些书籍理论∆𝐿=20lg(𝑃2/𝑃1),P2是后面的电磁力，P1为原方案的电磁力，因此，根据无孔的方案电磁力、NVH和其他有孔方案的电磁力，计算有孔方案的NVH，通过计算，发现计算的NVH和仿真的NVH几乎一样。