1 增加電磁性能優化目標

電機電磁性能、效率、NVH等方面性能其實是一個矛盾的統一體，做過電機設計的小伙伴在設計電機各方面性能的時候或多或少都有過一些痛苦的經歷，比如費了九牛二虎之力把電機電磁和效率性能設計得很好了，但是NVH性能卻差強人意，反之亦然。其實，這些電機性能指標之間就好比蹺蹺板，往往一頭下去了，另外一頭可能就起來了，這時候我們非常希望能夠找到一個完美的優化方案可以兼顧所有的性能，但是理想很豐滿，現實很骨感。在對電機NVH性能進行優化時，為兼顧電機其它性能指標，我們在NOES軟件中增加了一些新的優化目標，以便在電機NVH優化過程能夠平衡各方面的性能。

目前優化軟件支持以下五大類優化目標：

（1）軟件支持轉矩或齒槽轉矩數據分析，提取轉矩波動峰峰值、平均值、階次等作為優化目標（如某階轉矩脈動最低）；

（2）軟件支持電磁力密度數據分析，提取磁密，轉化成力密度，分解特定空間和頻率階次作為優化目標（如某階徑向電磁力密度最低）；

（3）軟件支持電磁力數據分析，提取電磁力波形，分解特定空間和頻率階次作為優化目標（如某階徑向電磁力最低）；

（4）軟件支持反電勢數據分析，提取反電勢波形及THD等，分解特定空間和頻率階次作為優化目標（如THD最低）；

（5）軟件支持鐵芯損耗數據分析，提取鐵芯損耗值等作為優化目標。

圖1 多目標優化設置 從上圖可以看出，ENOS在優化目標的數量上沒有限制，可以根據實際需要添加任意多個優化目標。

2 斜極優化功能

在新能源車電機領域，幾乎所有驅動電機都會采用斜極方式以實現降低某些特定階次噪聲的目的，但是大多數電機設計人員在對電機進行NVH優化（如電磁力優化）時都沒有考慮斜極，基本都是以直槽方式來進行的，然后通過直槽獲得優化方案再進一步驗證斜極后的優化效果，當然，這種曲線救國的方式也是一種解決問題的手段，我們的試錯經驗讓我們意識到，它在優化方面存在一定的片面性，可能優化出來的結果并不一定是最優方案。

為了考慮電機斜極這一工程實際問題，新版本增加了斜極優化功能，可以根據實際需要通過勾選Skew達到考慮電機斜極優化功能，比如在斜極狀態下對電磁力或轉矩等進行優化分析。

圖2 斜極優化功能設置

3 支持異步電機優化

近年來，有些新能源車主機廠開始采用異步電機作為驅動電機，那么針對異步電機的NVH優化需求也就提上日程，因此，隨著市場需求的變化，ENOS軟件除了支持對同步電機進行優化外，新版本還新增了異步電機的優化分析功能，在軟件中只需要在工況設置欄下方的下拉框選擇需要優化的電機類型即可，比如選擇同步電機或異步電機。

圖3 同步或異步電機優化設置

4支持JMAG優化接口

國內盡管大多數電機廠或者新能源主機廠都選擇Maxwell軟件作為電磁仿真的首選軟件，但是由于JMAG軟件在網格劃分功能的強大性和參數化建模的便捷性等優勢，仍然有相當一部分用戶在使用JMAG軟件進行電機電磁仿真分析，為響應一些JMAG軟件用戶的需求，我們在新版本中開發了JMAG軟件優化接口，通過采用ENOS軟件與JMAG聯合，就可以輕松完成電磁優化工作，在多樣選擇性上為客戶提供更大的可選項。

圖4 電磁軟件選項

5優化目標權重設置

大家在電機優化問題做得多了，不可避免的會遇到這種場景，比如在優化計算到一定時間后發現優化的結果或者方向不是我們期望的結果，這個時候就想著是否可以暫停計算，調整某些參數，然后繼續計算。我們正是基于這樣的思想開發了優化目標權重修改功能，支持優化過程中目標和參數的實時顯示，同時支持根據用戶偏好修改目標權重，如存在多目標時，客戶可以在計算的過程中選擇暫停計算后再次調整權重，修改不同目標的權重值，可大大加速收斂時間和達到優化效果的目的。

圖5 優化目標權重設置

6 工藝參數魯棒性分析功能

電機NVH分析優化是個系統工程，當我們解決了前期設計環節的NVH問題，可能在量產階段還會出現新的NVH問題，尤其是工藝參數如設計公差等對電機NVH有一定的影響，這也是導致同一批產線出來的電機在噪聲表現上存在較大差異的重要因素之一。為了對電機在量產階段的噪聲變化情況進行預測統計分析，新版本中新增電機工藝參數離散及魯棒性分析，該功能可以幫助工程師了解電機在加工工藝公差影響下的噪聲變化預估值，以便評價工藝參數離散性對噪聲的影響，為電機量產可能出現的NVH問題提供幫助。

工藝參數離散性在偏離設計尺寸的公差范圍內隨機生成一定數量的模型，軟件支持三種隨機生成模型方式：正態分布、隨機分布、外部導入，下面將一一介紹這些功能。

6.1正態分布

我們都知道，由于制造誤差的原因，實際制造出來的電機產品尺寸一般都在偏離設計尺寸的公差范圍內變動，據統計，批量生產出來的電機尺寸大多呈正態分布。ENOS軟件將電機各設計尺寸參數定義為變量，按照正態分布的方式在尺寸公差范圍內隨機生成變量的樣本數據，同時可以查看變量的正態分布情況，并可以得到它在不同區間的分布概率。然后計算這些樣本數據對應下的各目標值如電磁力、轉矩脈動等及相應噪聲的概率分布情況，通過對結果的觀察和分析就可以提前預測量產后的報廢率情況，如果報廢率超標，可以提前采取預防措施。

圖6 正態分布生成變量樣本數據

圖7設計變量正態分布示意圖

圖8 計算結果離散點圖

圖9計算結果正態分布示意圖

6.2 隨機分布

與前述正態隨機分布類似，只是變量樣本生成過程完全是隨機的，軟件會隨機生成變量值區間內的樣本數據，然后計算在這些樣本數據下的目標值如電磁力、轉矩脈動等的概率分布情況。

圖10 隨機分布生成變量樣本

6.3 支持外部導入

支持外部導入模型變量數據，這里參數輸入方式比較開放，可以按照參數化分析要求輸入也可以按照某特定函數方式輸入等，比如可以將某些尺寸參數或者斜極角度等進行參數化并寫入到excel中，然后選擇導入excel表格數據即可完成變量數據的外部定義，然后計算在這些樣本數據下的目標值如電磁力、轉矩脈動等的分布情況。

圖11 外部導入數據顯示

7支持在原優化結果基礎上續算的功能

軟件在優化迭代到某代計算終止后，通過修改模型設置參數后可以在原來優化結果的基礎上繼續進行計算。

圖12 在某代計算結果基礎上繼續計算

8支持計算結果導入及查看功能

當優化完成后，計算結果將自動同步保存在相應的文件夾中，以便將來隨時打開軟件并查看優化結果。

圖13 計算結果導入

9優化目標噪聲dB值顯示功能

軟件具備將優化目標值直接轉化為噪聲dB值顯示功能，即支持一鍵自動將目標值如轉矩、電磁力等轉化為dB值形式，方便直觀展示各目標值的噪聲變化情況。

圖14 優化目標值dB顯示功能

審核編輯：劉清