전기자동차 구동용 축방향 자속형 영구자석 동기전동기 최적 설계

Abstract

본 논문에서는 고출력밀도 AFPM 전동기의 최적 설계를 위한 멀티모달 알고리즘의 연구가 수행되고, 이를 이용한 전기자동차(electric vehicle: EV) 구동용 전동기 설계를 개념 설계, 최적 설계로 나누어 수행하는 단계별 설계 전략을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리즘을 축 방향 자속 영구자석 (axial-flux permanent magnet: AFPM) 전동기의 최적 설계에 적용하여 목 표 성능을 달성한 최적 설계안을 도출하였다. 최근 자동차 산업에서는 세계적인 환경 규제와 자원 고갈 등의 문제로 인 해 연비의 향상이 가장 큰 목표 중 하나이며, 이를 위해서는 전기자동차의 핵심 장치인 전동기의 경량화, 고효율화가 요구된다. 이러한 추세에서 최근 반경 방향 자속 영구자석 (radial-flux permanent magnet: RFPM) 전동기와 비교하였을 때 공간이 제한적인 경우에도 더 높은 토크 밀도를 얻을 수 있 는 AFPM 전동기에 관한 관심이 커지고 있으며, 여러 완성차 업체와 연구 집단에서 연구를 수행하며, 성능을 검토하고 있다. 본 논문에서도 EV 구동용 AFPM 전동기를 설계하기 위해 개념 설계 단 계와 최적 설계 단계가 수행된다. AFPM 전동기의 경우 축 방향으로의 일정 하지 않은 전자계적인 특성을 가지기 때문에 3차원 유한요소법이 필수적으 로 요구되며, 이는 많은 해석 시간을 요구한다. 따라서 본 논문의 개념 설계 단계에서는 정확한 해석보다는 빠르게 여러 가지 설계변수 조합을 고려하기 위해 Quasi-3D 해석기법을 활용한다. 다수의 2차원 유한요소 해석 결과를 조합하여 3차원 유한요소 해석 결과를 근사 계산하는 Quasi-3D 해석기법을 통해 각 설계변수에 따른 경향을 분석하고, 최적 설계 단계에 반영한다. 최적 설계 단계에서는 Quasi-3D 해석기법으로 해석하기 어려운 비선형 자 기포화, 토크 맥동, 철손 특성 등을 분석하기 위해 3차원 유한요소법을 사용 한다. 하지만 3차원 유한요소법을 최적 설계에 적용하면 계산시간이 오래 걸 리는 문제점이 있다. 본 논문에서는 개념 설계 단계에서 얻은 해석 데이터를 통한 설계변수에 따른 민감도와 크리깅 대리모델(kriging surrogate model) 을 결합함으로써 최적화에 필요한 함수 호출 횟수를 효과적으로 감소시키면 서 우수한 최적해를 탐색하는 멀티모달 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고 리즘을 EV 구동용 AFPM 전동기 최적 설계에 적용하여 최적 후보 모델을 확보하고, 여러 가지 성능 비교를 통해 최적 설계안을 도출한다. 본 논문의 연구 성과는 다양한 목적함수를 동시에 고려해야 하는 전동기 최적 설계에 폭넓게 적용될 것으로 기대된다.