2024 R1 Electronics (Maxwell / Motor-CAD) 技術更新
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可用於薄導體模擬的薄殼元素
◆ 過去的模擬難度
- 因為較高的網格寬高比關係,在有限元素區域範圍裡粗糙的離散薄層體積會導致網格質量較差,進而影響精準度並妨礙收斂
- 細緻的離散化會增加模擬中的計算負擔
◆ 目前的改善求解
- 薄層導體的體積會被計算範圍內的降維度幾何圖形(表面或片狀物體)所取代
可考慮Litz-Wire 絞合對交流 / 直流電阻和損耗的影響
◆ 過去的模擬難度
- 模型條件: 透過定義 Litz-wire 繞組端部上的電線尺寸,以半解析方式考慮渦流效應
- 模型準確度: Litz-wire 在線束內完美絞合,以避免絞合線間出現循環電流。
- 忽略絞合效應會低估 交流/直流 的損耗。
◆ 目前的改善求解
- 便利: 不需要建立每根絞合實心線的幾何圖形。
- 友善使用設定: 只需要一個附加參數,即絞合長度係數 - 絞線長度與線束長度的比率
- 更準確: 可在 2D/3D 暫態、渦流求解器中,考慮絞合線對 AC/DC 電阻和損耗的影響
- 更泛用: 支援不同 Litz-wire 絞合類型:圓線、方線、矩形線
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改善磁致伸縮功能 – 定義計算矩陣
- 處理等方向性和異方向性的磁致伸縮特性
- 定義 w.r.t 局部座標並包含磁場飽和控制
- 適用於 2D/3D 靜磁和暫態求解器
改善磁致伸縮功能 – 初始應力
- 完全支援非線性磁致伸縮和逆磁致伸縮效應。
- 整合物件的初始應力輸入,讓初始應力條件的定義有更多彈性
- 能夠處理等方向性和異方向性材料
- 適用於 2D/3D 靜磁和暫態求解器
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使用 Python 自訂鐵損定義
過去的模擬難度
-不易擴展使用者的鐵損定義
目前的改善求解
-可使用 Python 的控制程式進行 2D/3D 暫態設計,使用者可以定義任何自訂模型:異方向性、頻率相關模型等
-支援 DSO 和 LS-DSO
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改善 Motor-CAD匯出至 Maxwell 2D的網格
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透過band映射角度設定將模型網格自動匯出到 Maxwell
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Band 映射角度
- 精準的 band 網格段
- 在 band 上的順向三角形網格 -
消除網格干擾 – 特別適用於 NVH、齒槽效應和轉矩漣漪計算
TAU2D: 對稱網格
過去的模擬難度:考慮精準的馬達特性,減少數值干擾的影響
目前的改善求解:自動對稱區域辨識、遞歸方法可捕捉多個對稱區域、使用均勻和偏心(非均勻)band 氣隙
效益:高品質網格、確保對稱區域內的網格對稱、結合網格密度控制
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自適應模板
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嵌入 Python 指令重新參數化和自定義內建模板幾何圖形
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新增自定義幾何圖形參數
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彈性利用模板化幾何圖形的速度和易用性進行創新
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可建立 IP 資料庫
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自適應模板
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新增notch_depth、notch_width兩個參數
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編寫 Python 程式碼來定義外觀、位置、週期性並從定子形狀中減除。 使用新增的參數
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更新繪製的幾何圖形,並且在介面中提供新參數
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參數可用於 pyMotor-CAD
高精度效率圖
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新增詳細設計和驗證階段的效率圖計算
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分析更準確、更穩固
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將 Motor-CAD 中的 Lab 模組衍伸耦合到 Maxwell 電磁求解器
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取代 Machine Design Toolkit
-已可計算驅動週期和扭力/轉速特性
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高精度效率圖
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由 Motor-CAD 介面啟動 Maxwell 求解器,可在 Motor-CAD 中自動執行 FE 計算、資料擷取和後處理
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相容 HPC 計算
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改善求解器速度
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多執行緒提升 Lab 模型建立速度
- 更有效利用多核心 -
熱暫態計算
- 2024 R1 比 2023 R2 的速度提升了 2 倍
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NVH 結構模型調整
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調整 NVH 結構模型參數:
- 調整模態剛性、自然頻率或阻尼比
- 根據模態錘測試結果或結構 FEA 模態結果進行調整 -
提高準確性,並維持設計或操作空間探索的速度
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轉子徑向噴霧冷卻選項
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新的徑向轉子冷卻選項
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藉由實驗得到的傳熱係數來計算軸和轉子端部表面對冷卻油的影響
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與旋轉軸速度相關的傳熱係數
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新增單獨控制 DE 和 NDE 進油溫度,以改善模擬
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可與 Radial (from Housing) 選項結合執行
轉矩漣漪圖
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轉矩漣漪現已包含在效率圖和驅動週期分析中
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更了解轉矩漣漪如何在操作圖上變化
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需要較高取樣解析度以避免插值造成的誤差
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適用於 BPM、BPMOR、SYNCREL 和 SYNC
改善 Halbach 陣列定義
◆ 新增理想、徑向和使用者自定義的磁化路徑功能,以實現正弦波反電動勢
◆ 理想: 磁化角度會隨著每塊磁鐵的旋轉局部座標而呈現正弦波變化
◆ 徑向: 剩磁振幅會隨著每塊磁鐵的旋轉局部座標而呈現正弦波變化
◆ 使用者自定義: 能夠以具有位置參數的方程式指定磁化角度和剩磁幅