Yapay sinir ağı ile dahili mıknatıslı motorlar için rotor ve stator geometrisi kestirimi
Rotor and stator geometry estimation with artificial neural network for internal magnets motor
Yazar: MAJID POURKARIMI
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA CANER AKÜNER ; DOÇ. DR. UĞUR DEMİR
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Sürekli mıknatıslı senkron motorlar = Permanent magnet synchronous motors ; Taguchi yöntemi = Taguchi method ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez çalışmasında enerji politikalarının bir sonucu olarak yaygınlaşan elektrikli araçlar özelinde elektrik motoru tasarım optimizasyon yöntemi ve algoritmasının geliştirilmesi ele alınmıştır. Akıllı şehirler kapsamında hızla artan mikro ulaşım ihtiyacı elektrikli bisiklet ve elektrikli scooter gibi kısa menzil ulaşım araçlarına olan ilgiyi arttırmıştır. Bu tez önerisinde de elektrikli bir scooter modeli ele alınmış ve dinamik modeli incelenerek ihtiyaç duyulan motor gereksinimleri belirlenecektir. Ardından IPM motor topolojileri incelenerek uygun topolojiye karar verilecektir. IPM motor tasarım parametreleri ANSY RMXprt ortamında parametrize edilerek Taguchi'nin deney tasarımı yönteminde uygun deney matrisi seçilerek belirlenen tüm motor tasarım kombinasyonları ANSYS RMXprt de modellenerek elde edilen sonuçlar ile birlikte uygun dosya formatında saklanacaktır.  Gerçekleştirilen tüm deneylere ait motor tasarım modelleri belirlenecek en-boy formatında PNG olarak kaydedilecektir. Ardından deney tasarımında elde edilen sonuçlar ile kaydedilen resimler etiketlenerek, uygun giriş çıkışa sahip bir yapay sinir ağı modeli üzerinde MATLAB'da eğitimler gerçekleştirilecektir. Eğitilmiş yapay sinir ağı modeline ihtiyaç duyulan motor gereksinimleri giriş olarak verildiğinde bu sinir ağının uygun motor geometrisini türetmesi beklenecektir. Türetilen motor geometrisi bir paket program (lmg2CAD) yardımı ile iki boyutlu teknik çizim formatına dönüştürülerek ANSYS Maxwell ortamına yüklenecektir. ANSYS Maxwell'de yapılacak analizler ile motor performansı değerlendirilerek. Yapay sinir ağı ile çözüm uzayında parametre kestirimi ve geometri üretimi verdiği sonuçlar değerlendirilerek bu tez çalışması sonuçlandırılacaktır.

Abstract:
In this study, the development of electric motor design optimization methods and algorithms specifically for electric vehicles, which have become widespread as a result of energy policies, is discussed. The rapidly increasing need for micro transportation within the scope of sma11 cities has increased the interest in short-range transportation vehicles such as electric bicycles and electric scooters. In this thesis proposal, an electric scooter model is considered and the required motor requirements will be determined by examining its dynamic model. Then, IPM engine topologies will be examined and the appropriate topology will be decided. IPM motor design parameters will be parameterized in the ANSY RMXprt environment, and all motor design combinations determined by selecting the appropriate test matrix in Taguchin's experiment design method will be modeled in ANSYS RMX prt and stored in the appropriate file format together with the results obtained. Engine design models of all experiments will be saved as jpeg in the aspect format to be determined. Then, by labeling the pictures recorded with the results obtained in the experimental design, training will be held in MATLAB on a convolutional neural network model with appropriate input and output. Given the required motor requirements for the trained convolutional neural network model as an introduction, this neural network would be expected to derive the appropriate motor geometry. The derived engine geometry will be converted into a 2D technical drawing format with the help of a package program (Img2CAD) and uploaded to the ANSYS Maxwell environment. By evaluating engine performance with analyzes to be made in ANSYS Maxwell. This thesis study will be concluded by evaluating the results of parameter estimation and geometry generation in solution space with convolutional neural network.