A partire dal design analitico si scelgono le variabili di ottimizzazione e si sviluppa uno studio multi-obiettivo (efficenza-costo) applicato ad una SPMSM. La valutazione viene fatta sfruttando le funzuoni surrogate costruite con il Box-Behnken design. Quest'ultimo si basa su simulazioni effettuato con software FEM. Un algoritmo di clustering viene implementato per permettere una maggiore accuratezza del BBD. Grazie ad esso, i risultati dimostrano un netto miglioramento del design surrogato.
Multi-Objective Surrogate Optimization of a Surface Permanent Magnet Synchronous Machine
Schiavon, Matteo
2020/2021
Abstract
A partire dal design analitico si scelgono le variabili di ottimizzazione e si sviluppa uno studio multi-obiettivo (efficenza-costo) applicato ad una SPMSM. La valutazione viene fatta sfruttando le funzuoni surrogate costruite con il Box-Behnken design. Quest'ultimo si basa su simulazioni effettuato con software FEM. Un algoritmo di clustering viene implementato per permettere una maggiore accuratezza del BBD. Grazie ad esso, i risultati dimostrano un netto miglioramento del design surrogato.File in questo prodotto:
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/28791