Determining Optimal Value of Pole Arc to Pole Pitch Ratio in order to Increasing Average Torque and Decreasing Unbalance Magnetic Force in Hybrid Electrical Vehicle
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 144
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IECO-4-4_007
تاریخ نمایه سازی: 20 تیر 1401
چکیده مقاله:
In this paper, the effects of magnetization patterns on the performance of Hybrid Electrical Vehicle (HEV) are investigated. HEVs have three magnetic field sources: armature winding, permanent magnets, and field winding. To initiate the investigation, the magnetic field distributions produced by these three sources are obtained. By using the magnetic field distributions, the machine is analyzed under no-load and on-load conditions, and the operational indices, such as self and mutual inductance, cogging-, reluctance- and instantaneous torque, and unbalance magnetic force (UMF) in x- and y direction are calculated. Various magnetization patterns are considered to investigate their influences on the performance of the machine. This step was done with Maxwell software. Furthermore, instantaneous torque and magnitude of UMF are expressed in term of pole arc to pole pitch ratio by using artificial intelligence. The optimal of the pole arc to pole pitch ratio to maximize the average of instantaneous torque and minimize the magnitude of UMF by some multi-objective algorithms is also computed. The modeling and optimization are performed by Matlab Software.
کلیدواژه ها:
Auxiliary winding ، Hybrid excitation synchronous machine ، Multi-objective optimization ، Permanent magnet
نویسندگان
Alireza HossienPour
Department of Electrical Engineering, University of zabol
Ahmad Khajeh
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :