Hahne, Jens ; Polenz, Björn ; Kulchytska-Ruchka, Iryna ; Friedhoff, Stephanie ; Ulbrich, Stefan ; Schöps, Sebastian (2023)
Parallel-in-time optimization of induction motors.
In: Journal of Mathematics in Industry, 13 (1)
doi: 10.1186/s13362-023-00134-5
Artikel, Bibliographie
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Kurzbeschreibung (Abstract)
Parallel-in-time (PinT) methods were developed to accelerate time-domain solution of evolutionary problems using modern parallel computer architectures. In this paper we incorporate one of the efficient PinT approaches, in particular, the asynchronous truncated multigrid-reduction-in-time algorithm, into a bound constrained optimization procedure applied to an induction machine. Calculation of an optimal motor geometry with respect to its efficiency in the steady state is thus parallelized at each iteration of the optimization algorithm. As a result, a more efficient motor model is obtained about 11 times faster compared to optimization using the standard sequential time stepping.
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2023 |
| Autor(en): | Hahne, Jens ; Polenz, Björn ; Kulchytska-Ruchka, Iryna ; Friedhoff, Stephanie ; Ulbrich, Stefan ; Schöps, Sebastian |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Parallel-in-time optimization of induction motors |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 22 Juni 2023 |
| Ort: | Berlin ; Heidelberg |
| Verlag: | SpringerOpen |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | Journal of Mathematics in Industry |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 13 |
| (Heft-)Nummer: | 1 |
| Kollation: | 16 Seiten |
| DOI: | 10.1186/s13362-023-00134-5 |
| Zugehörige Links: | |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Parallel-in-time (PinT) methods were developed to accelerate time-domain solution of evolutionary problems using modern parallel computer architectures. In this paper we incorporate one of the efficient PinT approaches, in particular, the asynchronous truncated multigrid-reduction-in-time algorithm, into a bound constrained optimization procedure applied to an induction machine. Calculation of an optimal motor geometry with respect to its efficiency in the steady state is thus parallelized at each iteration of the optimization algorithm. As a result, a more efficient motor model is obtained about 11 times faster compared to optimization using the standard sequential time stepping. |
| Freie Schlagworte: | Parallel-in-time, Optimization, Electric motors |
| ID-Nummer: | Artikel-ID: 6 |
| Zusätzliche Informationen: | Erstveröffentlichung |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 621.3 Elektrotechnik, Elektronik |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Teilchenbeschleunigung und Theorie Elektromagnetische Felder > Computational Electromagnetics 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Teilchenbeschleunigung und Theorie Elektromagnetische Felder 04 Fachbereich Mathematik 04 Fachbereich Mathematik > Optimierung 04 Fachbereich Mathematik > Optimierung > Nonlinear Optimization |
| Hinterlegungsdatum: | 15 Jan 2025 13:52 |
| Letzte Änderung: | 15 Jan 2025 13:52 |
| PPN: | |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
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Parallel-in-time optimization of induction motors. (deposited 14 Jan 2025 09:32)
- Parallel-in-time optimization of induction motors. (deposited 15 Jan 2025 13:52) [Gegenwärtig angezeigt]
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