Os métodos modernos para calcular a geometria dos materiais magnéticos dificultam a escolha de seus parâmetros ideais devido ao alto índice de não linearidade (a chamada histerese magnética). Mesmo após a modelagem da geometria, surgem erros no cálculo das perdas magnéticas, que podem diferir significativamente dos valores medidos experimentalmente. A Fujitsu desenvolveu a tecnologia AI que calcula automaticamente a geometria ideal dos materiais magnéticos. Vamos falar sobre essa inovação neste artigo.
Os materiais que atuam como um ímã quando expostos a um campo magnético são usados em vários componentes e dispositivos, incluindo motores e indutores elétricos, que permitem armazenar energia elétrica nas baterias. Além disso, o magnetismo em si causa uma perda de energia. O nível de perda magnética depende seriamente da geometria dos materiais magnéticos. Como resultado, está diretamente relacionado à eficiência energética de um componente ou dispositivo. Portanto, para garantir alta eficiência energética, é muito importante calcular a geometria ideal dos materiais, levando em consideração as perdas magnéticas.
Benefícios da nova tecnologia
A Fujitsu desenvolveu uma tecnologia de IA que calcula automaticamente a geometria dos materiais magnéticos no espaço virtual para reduzir a perda de energia. O novo desenvolvimento aumenta significativamente a eficiência dos departamentos de design, permitindo calcular a geometria dos ímãs para várias aplicações, incluindo eletrônica de potência e motores elétricos. A tecnologia Fujitsu reduz o tempo de desenvolvimento do protótipo de alguns meses para alguns dias.
Com sua ajuda, é possível calcular com alta precisão a distribuição de correntes de Foucault que passam pelo indutor. Para isso, é necessário apresentá-los na forma de uma fórmula para os efeitos dielétricos das microestruturas ferríticas utilizadas como materiais indutivos. Nos métodos de estimativa usados anteriormente, havia uma limitação na precisão da determinação do tamanho da perda de corrente de Foucault, se a frequência de trabalho do indutor exceder várias dezenas de quilohertz. O novo desenvolvimento permite realizar uma avaliação com uma frequência que atinge vários megahertz.
À esquerda, há uma simulação das perdas magnéticas do indutor (distribuição da densidade do fluxo magnético no material magnético). Certo - comparação de resultados experimentais e simuladosOs benefícios práticos da inovação
Resultados do projeto auxiliado por computador do indutor (cada ponto corresponde a uma das opções para a geometria do indutor)Ao combinar uma nova técnica de modelagem de perda magnética com um algoritmo genético *, a Fujitsu criou uma fórmula para procurar automaticamente um conjunto de parâmetros geométricos. Eles têm uma forma ótima de Pareto ** (dimensões para cada parte da forma do material magnético) e minimizam a perda de energia magnética. Até 2020, a Fujitsu planeja introduzir serviços de design no mercado, que incluirão a tecnologia descrita acima.
* Método de otimização computacional baseado nos princípios da evolução biológica. Para a geração atual de soluções possíveis, várias cópias são criadas, que são cruzadas e mutadas. As cópias sobreviventes são selecionadas para criar a próxima geração de soluções. Repetindo esse processo, as melhores soluções são escolhidas.
** Em uma situação de minimização de vários valores que possuem uma taxa de comprometimento e a ausência de circunstâncias que forneceriam valores mais baixos para todas as variáveis, esses parâmetros são chamados de Pareto ideal. Como regra, existem vários pontos ótimos de Pareto, e a linha ou plano formado por esses pontos ótimos é chamado de forma ideal de Pareto.