Projektowanie optymalnej serii maszyn elektrycznych

W artykule przedstawiono propozycje strategii projektowania optymalnej serii maszyn elektrycznych. Stwierdzono, że zbiór indywidualnie optymalizowanych typów nie tworzy optymalnej serii maszyn. Zaproponowano strategie pośrednią oraz bezpośrednią doboru optymalnych wymiarów typów maszyn wzajemnie skoordynowanych w jednej serii. W metodzie pośredniej zadanie jest podzielone na etapy i rozpoczyna się od poszukiwania optymalnej struktury serii. W metodzie bezpośredniej ekstremalizuje się złożoną funkcję celu agregującą według przyjętego kryterium sumę ważoną funkcji celu poszczególnych typów maszyn. Uwzględniono przy tym różnice w zapotrzebowaniu na maszyny o zadanych parametrach znamionowych. W takim ujęciu liczba zmiennych decyzyjnych może dochodzić nawet do tysiąca. Dlatego zamiast deterministycznych metod optymalizacji trzeba przystosować do optymalizacji serii maszyn metody niedeterministyczne, np. ewolucyjne.

---

This paper deals with electric machines manufactured in a series, which contains a set of an arbitrary number of machines of various rated parameters. Since about the fiftieth of the twentieth century the design of electric machines has been directed on optimization and the objective mathematical programming methods have been used. Even in a today praxis such an optimization is used for an "individual" type of a machine. It is to stress that a set of machines designed in this manner does not create an optimized machine series. For the designing of the optimized series a kind of a "collective" optimization with respect to the structural connections between individual machine types must be used. In this paper, designing strategy proposals for optimization of an electric machine series are presented. Two strategies are described: the direct strategy and the indirect one. In the direct strategy a complex objective function is minimized. This function is an aggregation (with weighting parameters) of objective functions of an individual machine. The differences in demand for individual machine types have also been taken into account. In this formulation of the collective optimization the number of the decision variables may reach even a thousand, thus special supercomputers, e.g., multiprocessor computers, and the evolutionary mathematical programming methods should be used. In the indirect strategy the optimization task is divided into some stages, but in the first of them the series structure is searched for. Afterwards the series is divided into some type subgroups of machines with the same outer diameter of the stator core. The collective optimization is to be done separately for each subgroup of machines.