Ion, Ion Gabriel ; Bontinck, Zeger ; Loukrezis, Dimitrios ; Römer, Ulrich ; Lass, Oliver ; Ulbrich, Stefan ; Schöps, Sebastian ; De Gersem, Herbert (2018)
Robust Shape Optimization of Electric Devices Based on Deterministic Optimization Methods and Finite Element Analysis With Affine Decomposition and Design Elements.
In: Electrical Engineering (Archiv für Elektrotechnik)
doi: 10.1007/s00202-018-0716-6
Artikel, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
In this paper, gradient-based optimization methods are combined with finite-element modeling for improving electric devices. Geometric design parameters are considered by affine decomposition of the geometry or by the design element approach, both of which avoid remeshing. Furthermore, it is shown how to robustify the optimization procedure, i.e., how to deal with uncertainties on the design parameters. The overall procedure is illustrated by an academic example and by the example of a permanent-magnet synchronous machine. The examples show the advantages of deterministic optimization compared to standard and popular stochastic optimization procedures such as, e.g., particle swarm optimization.
Typ des Eintrags: | Artikel |
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Erschienen: | 2018 |
Autor(en): | Ion, Ion Gabriel ; Bontinck, Zeger ; Loukrezis, Dimitrios ; Römer, Ulrich ; Lass, Oliver ; Ulbrich, Stefan ; Schöps, Sebastian ; De Gersem, Herbert |
Art des Eintrags: | Bibliographie |
Titel: | Robust Shape Optimization of Electric Devices Based on Deterministic Optimization Methods and Finite Element Analysis With Affine Decomposition and Design Elements |
Sprache: | Englisch |
Publikationsjahr: | August 2018 |
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | Electrical Engineering (Archiv für Elektrotechnik) |
DOI: | 10.1007/s00202-018-0716-6 |
URL / URN: | https://doi.org/10.1007/s00202-018-0716-6 |
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Kurzbeschreibung (Abstract): | In this paper, gradient-based optimization methods are combined with finite-element modeling for improving electric devices. Geometric design parameters are considered by affine decomposition of the geometry or by the design element approach, both of which avoid remeshing. Furthermore, it is shown how to robustify the optimization procedure, i.e., how to deal with uncertainties on the design parameters. The overall procedure is illustrated by an academic example and by the example of a permanent-magnet synchronous machine. The examples show the advantages of deterministic optimization compared to standard and popular stochastic optimization procedures such as, e.g., particle swarm optimization. |
Freie Schlagworte: | uncertainty, optimization, robust |
Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Theorie Elektromagnetischer Felder (ab 01.01.2019 umbenannt in Institut für Teilchenbeschleunigung und Theorie Elektromagnetische Felder) 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Theorie Elektromagnetischer Felder (ab 01.01.2019 umbenannt in Institut für Teilchenbeschleunigung und Theorie Elektromagnetische Felder) > Computational Engineering (ab 01.01.2019 umbenannt in Computational Electromagnetics) Exzellenzinitiative Exzellenzinitiative > Graduiertenschulen Exzellenzinitiative > Graduiertenschulen > Graduate School of Computational Engineering (CE) |
Hinterlegungsdatum: | 18 Aug 2018 17:35 |
Letzte Änderung: | 02 Jan 2019 14:19 |
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