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이지현 (한양대학교) 박수환 (한양대학교) 김재현 (한양대학교) 성무현 (한양대학교) 채승희 (현대모비스) 임명섭 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
1,694 - 1,698 (5page)

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This paper, the prediction method of parameter for interior permanent magnet synchronous motor using Deep neural network (DNN) is proposed to exactly predict the motor parameter. For the DNN surrogate model to prediction the parameters well and to minimize the computational cost, the experimental points should be evenly distributed within the design area. However, as the design variable increases, the number of experimental points must be increased. Thus, a high computational cost is required. Therefore, in this paper, to reduce the calculation cost, the motor parameters according to the shape change of the motor are predicted through the following two steps. First, the motor parameters were predicted using the DNN surrogate model for the change in the stator outer diameter and split ratio. Then, the motor parameters were calculated mathematically for the changes in the stack length and the number of series turns per phase.
#Deep neural network(심층 학습) #Design of experiments(실험계획법) #Electric vehicle(전기자동차) #Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM, 매입형 영구자석 동기 모터) #Stator outer diameter(고정자 외경) #Stack length(적층 길이)

목차

Abstract
1. 서론
2. 모터 파라미터 예측 프로세스
3. 모터 파라미터 예측 결과
4. 결론
References

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