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다목적 유전자 알고리즘 MOGA를 적용한 대용량 직접구동형 발전기 최적설계
vp-korea  2013-09-27 14:09:21, 조회 : 3,604
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최근 풍력 관련 기업은 강도를 유지하면서 동시에 단점 중 하나인 중량문제를 극복하기 위한 발전기 경량화에 많은 관심이 기울여 지고 있다. 직접구동형 영구자석 발전기 방식인 축방향 자속 영구자석(AFPM : Axial Flux Permanent Magnet) 방식은 소형발전기에 주로 사용되어 왔으나 단위 체적당 토크 효율과 높은 전력밀도를 가지는 장점이 있어 대형 해상풍력 발전에 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 축방향 자속 영구자석의 중량은 약 53 tonf 정도로써 발전기 구조물의 중량이 전체무게의 80%를 차지하여 이와 같이 직접구동형 발전기의 큰 중량은 여전히 큰 문제로 남아있으며 이를 해결하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 축방향 자속 영구자석 해석을 위해서는 전자기장 해석과 구조해석을 순차적으로 진행하여야 하며(690,000 nodes and 400,000 elements) 이러한 다중 해석 간의 최적화를 진행하기 위하여 실험계획법, 신경망모델, 다목적 유전자 알고리즘 MOGA(Multi-Objective Genetic Algorithm)를 통합한 프로세스를 적용하였다.
1) 설계변수 4가지
- ri 회전자 내경길이
- rt 회전자 디스크 두께
- ht하우징 두께
- ft 플렌지 두께
2) 목적함수 2가지
- Stress 최대응력
- Mass 중량
- Deformation 최대변형
3) 제한조건 1가지
- Deformation 최대변형 < 3 mm

동아대 최적설계실험실 협업으로 수행된 전자기장 해석과 구조 해석의 다중해석 결과에 대한 최대응력, 중량 및 최대변형 3가지의 신경망모델에 주어진 3가지 목적함수와 1가지 제한조건을 적용한 MOGA 결과는 아래와 같다. 총 58가지의 최적 대안을 도출하였으며 최대변형 제한조건의 비선형성 때문에 크게 A그룹과 B그룹으로 최적해가 구해졌으며 엔트로피 자동 가중치를 적용하여 구한 결과는 B그룹에 속한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 중량 감소를 더 고려하여 B그룹을 최적해로 선정하였다. 제한조건 최대변형을 만족하면서 초기값과 비교하여 Stress 최대응력은 약 18.7 % 향상되었으며, Mass 중량은 약 13.6 % 향상되었다.