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학술저널
저자정보
권용준 (Sungkyunkwan University) 최대선 (Sungkyunkwan University) 왕창현 (Sungkyunkwan University) 오호진 (Sungkyunkwan University) 윤한준 (Sungkyunkwan University) 정상용 (SungkyunKwan University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제74권 제2호
발행연도
2025.02
수록면
266 - 272 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2025.74.2.266

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Interior Permanent Magnet Synchronous Machines (IPMSMs) are widely used not only as drive motors for Electric Vehicles (EVs) but also in various industrial fields due to their high efficiency and high power output characteristics. However, because of the embedded magnets, IPMSMs exhibit significant torque ripple during operation, necessitating the use of optimization algorithms to address this issue. For IPMSMs, which have a large number of design variables, the feasible design space is defined by multiple constraints, increasing the complexity of the design optimization process. Therefore, this paper proposes a Random Forest-based Modified PSO-GA hybrid method to perform optimization in the presence of multiple constraints and applies it to the torque and torque ripple improvement design of a Double V-Type IPMSM.
#Constraint Optimization #IPMSM #Modified PSO-GA #Torque #Torque Ripple

목차

Abstract
1. 서론
2. Random Forest-Based Modified PSO-GA Hybrid Algorithm
3. Verification of Modified PSO-GA Hybrid Algorithm
4. Optimization Results
5. 결론
References

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