JMAGが産声を上げてから今年で40年になります。この40年間でコンピュータシミュレーション技術は大きく発展しました。黎明期には1,000要素程度の問題でも一日がかりで、精度も心もとないものでした。それでも、新しい技術への期待は大きく、それを使いこなそうとする熱意によってその利用は年を追うごとに拡がり、それに呼応してシミュレーション技術の開発も精力的に進められてきました。
今では数十万要素レベルの問題が数分で解けるようになり、要素数というものを意識することもなくなってきたと思います。また、マルチフィジックスも当たり前に行われるようになりました。これらの進化は精度と信頼性を大きく向上させ、シミュレーション技術を、一部の人たちによる解析技術から、モノ作りに欠かせないCAE技術として製品開発プロセスに定着させることになりました。
この速度と精度の向上は、シミュレーションの対象を製品という物理空間だけでなく設計空間にまで拡げます。製品の性能予測だけでなく、要求を満たす設計案の提示、さらに、設計品質についての定量的な予測も可能になりました。設計プロセスの自動化の始まりです。
この自動化のうねりは、シミュレーションの速度と精度についてさらなる向上、飛躍を求めています。
シミュレーション技術は今回も期待に応えることができるのでしょうか？
課題と可能性について議論したいと思います。

Electromagnetic field computation for present-day demanding high-end applications such as traction drives for electric vehicles (EV) is the major building block of a complex multiphysics optimization landscape. Given feasible but limited computational resources, such as high-performance computing clusters, there is a master tradeoff between simulation accuracy and computational efficiency. By carefully combining different analysis and computational methods, the related Pareto tradeoff curve might be shifted towards higher performance. That is, rather than going for more simulation accuracy or more computational efficiency, our strategy is to go for more simulation accuracy and more computational efficiency at the same time. This requires orchestrating finite element analysis (FEA), network methods, and machine learning (ML).
With this talk, we offer a glimpse into the journey at Bosch. We set the stage with a feasibility study of a high torque density yokeless and segmented armature axial flux machine for high-speed EV drives [1]. These are proposed as replacements for traditional radial flux machines in the axle traction drive of battery EVs. The focus of the study is on torque density and the ability of such machines to operate at high speeds. Different slot-pole combinations and magnet segmentations are compared, based on several factors: their torque capability, material usage, torque density, and losses of each component (magnet, copper, and iron losses) at maximum speed.
It turns out that losses in the magnets and stator coils are both computationally demanding and a limiting factor for the considered designs. This motivates a proof-of-concept investigation in 2-D, for current diffusion in rectangular conductors, where the diffusion process is influenced by the presence of non-linear ferromagnetic material [2]. Conventional methods like FEA in time domain might turn cumbersome. High-frequency harmonics yield a small penetration depth of the currents, which needs to be resolved by the finite element discretization. In addition, the time discretization not only needs to capture the relevant harmonic contents, but also the diffusion time scale. An alternative approach orchestrates FEA with partial element equivalent circuit (PEEC) methods. The core idea is decoupling the FEA of non-linear ferromagnetic domains from the diffusion analysis of linear conducting domains, which can be treated efficiently by PEEC in the frequency domain. This novel method is applicable to complex multi-conductor configurations, even in the presence of non-linear ferromagnetic material.
Traditionally, FEA is used in the design phase of electrical machines to numerically optimize their performance, which involves computing features such as torque, losses, and flux linkages at each operating point. These intermediate features are used in turn to calculate several downstream key performance indicators (KPIs, e.g., maximum torque on limit curve). However, such computations can be quite heavy and time-consuming. Another orchestration opportunity for improving the computational efficiency and flexibility of simulations used in the design of electrical machines is hybrid modeling, which combines physics-based with data-driven models. We propose a new hybrid model [3] that combines ML with physics-based post-processing. A deep neural network (DNN) is trained on a large volume of stored FEA data in a supervised manner. The DNN maps design parameters (geometry, electrical, material) to intermediate features (torque, losses, flux linkages). During the design phase, FEA is replaced by the DNN, whose response to the design parameters is fed into a physics-based post-processing system to estimate characteristic maps and KPIs.
The talk concludes by a brief assessment of the presented orchestration methods and a birds-eye view on the simulation landscape at Bosch.

References
[1] Ma, Yiwen, et al. “Feasibility Study of High Torque Density Yokeless and Segmented Armature Axial Flux Machine for High Speed EV Drives.” IEMDC The 14th IEEE International Electric Machines and Drives Conference, 2023.
[2] Morisco, David Philipp, et al. “Extended Modelling Approach of Hairpin Winding Eddy Current Losses in High Power Density Traction Machines.” ICEM The 2020 International Conference on Electrical Machines, 2020.
[3] Parekh, Vivek, et al . “Performance Analysis of Electrical Machines Using a Hybrid Data and Physics Driven Model.” IEEE Transactions on Energy Conversion (2023).

モータ設計の初期段階から、磁気回路設計だけでなく熱や振動といった多面的評価を行う事ができれば手戻りを最小限にすることができ、効率の良い開発が可能となる。熱や振動はPWMに起因する電流の高周波成分が大きな要因となるため、これらを考慮した実際の駆動電流に近い波形で解析することが重要である。
本講演では、まず、PWM周波数を考慮した永久磁石同期モータの磁界解析を実施し、計算結果と電流波形の実測比較および考察を行う。さらに、JMAG-Express V22.2のカスタムテンプレート機能を用いて、モータ特性解析と同時にコイル発熱や振動評価を同時に実施した例を示す。

With Electric vehicle foot print increased day by day, sustainable powertrain architecture becomes the need of the hour. Sustainable powertrain encompasses scalable and durable design choices in terms of manufacturing, cost, performance. This study represents different optimization techniques implemented using JMAG to achieve the optimal motor architecture for a Last mile connectivity application.

The application of electric motors in electric vehicles differs significantly from their use in other industrial applications. They are typically required to exhibit superior power density and operate at higher performance levels in terms of parameters such as speed and torque, leading to more stringent challenges in motor design. Motor design must consider of various wider range of operating conditions and more efficient utilization of the motor’s physical space, demanding precise control over internal dimensions. This necessitates effective and precise methods for evaluating the rational utilization of dimensions.
VAST Power utilizes JMAG Express Classic as the starting point for motor design projects. Through parameterized motor characteristics estimation, it allows for the rapid determination of fundamental motor dimensions such as outer diameter and stack height etc.
Following JMAG Express Classic, JMAG Express is used for detailed analysis, confirming magnetic flux density in critical dimensions and assessing motor operational characteristics, including Back Electromotive Force (BEMF), starting torque, rated torque, torque ripple, and efficiency mapping etc.
The basic analysis flow created in JMAG Express can be transferred to JMAG Designer efficiently, where it can be adapted to company-specific drawings and variables, enabling integrated project analysis with multiple studies.
Building on the integrated project analysis with multiple studies, it becomes possible to conduct optimization analysis by assigning weights to different critical parameters, ensuring simultaneous fulfillment of customer operational requirements and cost considerations.

空間を介して電力を授受するワイヤレス給電機器(WPT)が近年注目を浴びている。他の電力変換機器にはない特徴として、送受電コイルの位置関係が変化し磁気特性が変動する点がある。そのため、位置関係の変動に対してロバストな性能を示すために、送受電コイルの磁気特性と回路特性の両面で設計する必要がある。
本発表ではより高性能化を目的としてコア部分にトポロジー最適化を、巻き線部分および回路定数にパラメータ最適化を適用したハイブリッド手法について述べる。これによりコアの設計自由度を向上させつつ、磁気特性と回路特性の両面を考慮し高性能化を実現できた。

自動車業界は100年に一度の大変革期を迎え、電動化が急速に進んでいる。電気自動車用モータに要求される性能は多岐にわたり、全ての要件を満たす構造を見つけることは非常に困難である。それを解決するために注目されている手法のひとつとしてトポロジー最適化があり、設計者が発想しにくい形状を得ることが期待されている。
しかし、かねてよりJMAGに搭載されているNGnetを用いたon/off法では大域的な形状は生成されやすいが、微細な形状が得にくく、形状表現の自由度が制限されている。
今回はSynRMを題材に、JMAGに新たに搭載されたガボールフィルタによるon/off法を用いた最適化の基礎検討を行い、条件設定による最適化形状の差異を確認するともに、構造解析も考慮した最適化についても検討した。

モビリティを駆動するモータには小型・軽量が求められており、低速・大トルク仕様では、アキシャルギャップ構造が注目されている。しかし、このアキシャルギャップ構造を検討するためには、3次元の電磁界解析が必要となるため、解析に多くの時間がかかることが課題となる。
本講演では、並列計算やJMAGに実装されている設計支援ツールを活用してアキシャルギャップ構造の電気特性を検討した結果を紹介する。

本発表では、高トルク運転と高速・低トルク領域における高効率運転の両立を目指した、三次元磁路と非対称磁石配置をもつ可変界磁PMモータについて紹介する。3D-FEAにより、可変界磁の特性や、可変界磁を前提とした最適な動作パラメタについて確認した。さらに提案手法に基づいてモータを試作し、負荷試験によりモータ特性および可変界磁の効果を検証した。

モータでは主要な構成部品（鉄心、コイル、磁石、二次導体）の他、鉄心を保持するための鉄心押えや軸受を保持するブラケットなど、周辺の構成部品でも損失が生じる。モータの高効率化には、主要な磁気回路上の損失低減だけでなく、周辺構成部品の損失把握と低減も重要である。一方、周辺構成部品の損失計算では、解析モデルの大規模化により計算負荷が大きくなり、多並列計算が必須となる。
そこで本発表では、多並列計算による大規模解析を用いたモータ構造の損失計算を行い、周辺構成部品の損失を算出。設計で損失を考慮すべき部品の明確化や、実機試験との比較を行ったので報告する。

電磁界解析を導入する最大のメリットとして、試作品製作や評価試験も含めた開発リードタイムの短縮が挙げられます。弊社でも数年前より電磁界解析を導入し、解析技術の構築に取り組んでまいりました。
モータ設計の評価項目は磁気特性以外にも熱特性や振動特性などがあり、試作品製作や評価試験を無くすには、これらを連成解析で評価することが重要と考えます。そこで今回、弊社で培ってきた電磁界解析のノウハウと、先日JMAG-Expressに搭載された熱解析機能を組み合わせ、弊社製品の新たな解析環境を構築しましたので、そのプロセスをご紹介いたします。

モータにおいて出力密度と発熱の問題は永遠のテーマである。
本講演では実際の冷却条件とJMAGの発熱解析を考慮した最適化計算を実施することにより、モータの小型化を達成した事例を紹介する。

30kN級推力液体ロケットエンジンの実現の一端を成す本研究は、液体推進剤供給一軸式電動ポンプに適用する小型高出力高回転アキシャルギャップモータの発熱による焼損・溶損回避に必要な冷却構造・流量・供給圧を焦点とする。
2019年、2020年JMAGユーザー会では、90kW級ラジアルギャップ式回転同期モータを対象に、電磁気を考慮したロータ径方向振動、熱等価回路モデルについて材料や冷却における強制対流による入力熱特性値等を推定することでモータの各要素の発熱を把握した。精度ある冷却効果を把握する目的でJMAG-RTによりモータ設計情報をシーメンス社AMESIMで構築した電動ポンプモデル及び冷却モデルへ連携した。
本稿では、200kW級高回転アキシャルギャップモータの実現に向け、確からしい発熱を模擬したうえで想定する冷却システムについて熱等価回路モデルによる検討事例を述べる。更には、STAR-CCMを用いた熱との連成解析を実施した。本事例は、JMAGによる熱等価回路モデルによる結果とCFD結果と併せた総合評価をすることで、モータ電磁気要素の焼損や熱減磁リスクを把握できる。

Computer-Aided Engineering (CAE) and physics simulations have had a profound effect of the development of products and have played a key role in improving product performance, durability, and sustainability. Product development teams now regularly simulate behavior such as fluid flow, acoustics, stress and deformation, electromagnetics, and thermal effects, and simulate multiple complex physics (multiphysics) as well. Teams are even able to leverage virtual manufacturing simulations to select the best manufacturing methods that will be appropriate for a given product. The use of CAE is therefore accelerating a Shift to Zero prototyping, while providing confidence that the products as designed can actually be made; will meet all product requirements such as performance and durability; and address all business requirements such as cost, quality, and sustainability.
The automotive industry has been a leading adopter of computer-aided engineering. However, the move to electrification introduces new challenges such as for noise, vibration & harshness (NVH) performance compared to conventional ICE vehicles. In the absence of internal combustion engine noise, the sound and vibration characteristics of an ePowertrain become much more relevant and important. An ePowertrain generates higher frequency vibrations and so the vehicle’s sound and vibration propagation performances have to be assessed for this broader frequency range, even though the low-frequency and transient events which may produce objectionable disturbances to vehicle occupants also need to be considered.
In this context, the role of CAE especially coupling different physics simulations solutions from Hexagon and JMAG electromagnetics simulations become important. This presentation will explore an example NVH analysis workflow that provides insight into the system response to electrical excitations calculated in JMAG Designer. Through this workflow, engineers can assess the high frequency ePowertrain response using Romax Spectrum, then pass this information to Actran to predict how that noise and vibration propagates through the vehicle. The ePowertrain can also be integrated with other vehicle subsystems in Adams Car to allow engineers to assess the impact of low frequency excitations on drive comfort. Confidence in the results of such workflows in turn will allow automotive companies to make progress on their Shift to Zero objectives.

我々は電気機器の自動設計に向けてJMAGの開発を続けております。このセッションではV23の新機能をベースにどう自動設計に寄与していくかをご紹介します。
自動設計を行うためには広い設計空間を漏れなく探査し、モデルの詳細度を上げながら設計空間を絞り込んでいきます。広い設計空間を探査するためにFEAの高速化、HPCを用いた分散処理性能の向上をしています。JMAG-Expressは設計初期段階だけでなく全体を通して多面的評価をサポートします。また設計空間を絞り込むために段階的に最適化を行うための機能開発、高い詳細度のモデルでも最適化が実施できるようにしています。
仮想試作を想定した大規模モデルに対してプリポストプロセッサの操作性改良を進めています。
コンポーネント設計は機器単体だけでなくシステムとの整合性をとる必要があります。JMAG-Expressを起点に制御、NVH、システムレベルへ機器特性の出力を実現しています。

Due to the inherently quiet nature of electric vehicles, carefully minimizing all sources of NVH is critical to delivering excellent customer experiences. eMotor NVH is a particularly challenging field since the smallest electromagnetic forcing harmonics can create unpleasant noises and therefore must be minimized. This presentation discusses the development of a detailed 3D eMotor model with full eccentricity facilitating the prediction and minimization of eMotor NVH.

駆動モータの超高回転化は、EVユニット小型化の実現に向けて重要な課題の一つである。
一方、高回転化によるロータ回転1次の上限周波数拡大により、ロータシャフト曲げ共振による偏心量の増大や、偏心軌跡による磁気吸引力の不均衡発生が懸念される。
特に後者においては新たな加振入力の発生源となり、更にモータユニットの構造共振系を励起することで重大なモータNV性能悪化要因になりかねない。
　本稿では、簡易モータユニットモデルを対象とし、マルチフィジックスシミュレーション（非線形動解析－電磁場解析－線形動解析の弱連成）を用いて、アンバランス加振入力におけるロータシャフト中心軸の動的偏心が電磁起振力に及ぼす影響を調査し、超高回転域におけるモータNV課題と発生メカニズムを明らかにした。

電磁ポンプの製品開発における設計プロセスに対して、過去から現在までに蓄積した経験や設計値をシミュレーションにより正確にとらえ、業務の効率化、信頼性の上昇を目的としてJMAGを導入して数年が経過した。
弊社がJMAGを導入に至った経緯から、現在までに取り組んだ内容について振り返り解析結果と実際の試験との差異などの確認した事例を交え、JMAGを活用した設計プロセスへの導入に対する課題をまとめた。

近年、医療向け血液分析装置において、患者の負担の少ない少量の検体で病気などを低コストに高精度に予測する技術が急速に進歩している。本報告の装置では磁性粒子を用いた血液成分との反応工程や磁性粒子の回収を目的とした集磁工程等がある。集磁工程では細管中に磁性粒子を流し、細管外部から永久磁石を近づけることで細管内壁面に連続的に高い回収率で吸着することが求められる。本検討では、集磁工程について磁性粒子が流体から受ける力や磁力、重力、細管壁面との摩擦力を考慮した運動をサブルーチンで扱った結果を報告する。

The JMAG software provides advanced features for the accurate calculation of iron losses. For hysteresis losses, the Play Model has been integrated, allowing the hysteresis behaviour to be calculated in the time-domain, based on a mathematical description that is derived from measured hysteresis loops. Further, eddy current loss modules are included where the skin effect at higher frequencies, that leads to a local redistribution of flux density and currents withing the lamination, is taken into account. This is implemented by coupling the main 2D or 3D FE model with an additional 1-dimensional model at every node of the mesh in the depth of the lamination.
However, regarding excess losses, an equivalent module has not been developed within the JMAG software, leaving the total iron loss calculation somewhat incomplete.
In the presentation, a comparison will be made between the JMAG loss calculation modules and the more traditional statistical loss models as developed by Bertotti. The comparison will be based on different wave form measurements, using an Epstein frame, for a number of iron core materials for a range of frequencies and polarisations. This allows the predictions of elementary material models in JMAG to be compared with the outcome of the statistical model, and pinpoint the validity limits of the statistical model. Further, the approach will indicate the importance of excess losses for the investigated materials.

弊社は種々の製品群を有しており、それらにおいて高速回転機が必要とされることが多い。その高速回転機を実現するためのコア技術の一つとして磁気軸受技術を開発、保有している。磁気軸受は、ロータを機械的非接触で保持しつつ高速回転することが可能であるほか、潤滑油が不要・機械的損失がゼロなどの利点がある。磁気軸受の開発において、磁場解析を含む解析設計技術の重要性は高い。今回、さらに高精度で解析するための方法を検討し、実測によりその妥当性を評価したので、その結果について発表する。また、その解析を援用することにより、磁気軸受の形状変更による高性能化の評価も実施したので、あわせて発表する。

コギングトルクは電磁鋼板の残留応力などにより増加する。高い精度でコギングトルクを解析するには、電磁鋼板のヒステリシス特性や加工による残留応力などの磁気特性を考慮した解析が必須となる。JMAGの材料モデリング機能を用いてコギングトルク解析精度が向上した事例を紹介する。

マグネット押出成形システムにおいて、任意の箇所に磁力を集中させるため異方性材料を用いて磁場配向を行いながら成形を行っているが、成形後の表面磁束密度が弱く、着磁工程で十分な磁化が得られないという事象が起きていた。
磁場配向では移動を伴うため、磁化状態が時間とともに変わるが、このような現象は複数回着磁の機能で表現することができる。
この講演では、複数回着磁の機能を用いた最適化による押出成形システムの設計検討について報告する。

近年モータ設計に用いる電磁界解析に高い精度が求められるようになっており、一方策としてモータ製造時に生じる磁気特性の変化を有限要素法の解析モデルに反映することが有用である。モータのステータコアの製造方法として、コアバックで分割されたコアを一体化して構成する製造方法がとられることが多いが、分割を行うとモータの誘起電圧やトルク特性が低下することが知られており、分割部に生じる磁気特性の劣化の影響を電磁界解析に反映することが重要である。今回コアバック部に分割部を有するステータコアの非線形磁気特性について要素サンプルを用いた実測結果との比較からモデル化を検討した事例や、モータ設計へ適用を検討した事例について紹介する。

H3X doesn’t maximize power density just for its own sake. H3X delivers integrated motor drives that either reduce the operating costs of a vehicle or enable new capabilities, be it longer range, more passengers, or higher payload capacity.
This presentation will challenge traditional machine design assumptions, and discuss the veicle-level impacts of machine design choices. Examples include challenging the perceived benefits of high tip speed designs, how sometimes a heavier motor can result in a more power-dense system, and how to optimize the machine efficiency map shape to minimize energy consumption throughout a typical flight profile using variable pitch propeller systems.

The accuracy of the efficiency simulation has significant impact on the electromagnetic development of the electrical machine (EM), especially in the application of the electrical vehicle which requires extremely high economic performance in the typical driving cycles. A validated model based on the combination of the JMAG-Designer and analytical post-processing tool was presented in this document, with the separated simulation results of copper DC losses, copper AC losses, iron losses, mechanical losses and PWM-harmonic losses, in which the copper DC losses and iron losses were calculated by JMAG-Designer. In general, the comparison of EM total losses and efficiency maps shows good fit between measurements and simulations.

Given the results of an extensive integrated mapping of the motor and of the inverter as function of multiple operating conditions the effect of the combined drive unit optimization is shown.
First part will be focused on how valuable results in terms of losses can be found integrating both inverter and motor since the early stage of simulations, second part will be focused on the beneficial effect of a full EDU optimization depending on the specific driving mode compared to classic approaches.

モータ開発の効率化や原価低減を実現するために車両走行状態のモータ各部の温度を正確に予測することが必要である。
今回走行状態のモータ各部の温度予測手法を構築するため、JMAGのモータモデルをAmesimの車両システムモデルと連成させ温度依存性を考慮した磁界解析と熱解析を行ったのでその結果を紹介する。

制御開発プロセスにおいてモータ挙動を忠実に評価する必要がある場合、テストベンチでの実機を用いた試験が行われてきた。しかし、実機ベースでの評価は試験環境条件の変動影響排除のために繰り返し試験が必要となる。さらに、インバータの過変調領域近傍や、電圧進角を制御するトルクFB制御といった制御システムの非線形性が顕著な領域では、制御定数をチューニングするためにより一層多くの評価工数が必要となる。モータの高回転・高トルク化の潮流により、今後も評価工数は増大することが見込まれる。
これらの課題に対して、我々はオートコード可能なコントローラモデル、モータ挙動を忠実に再現可能なJMAG-RTモデルを含むMIL環境を用いて、机上検討化と適合評価の工数低減に取り組んでいる。
本稿では、MILSと実機評価の比較による適合結果の妥当性と有用性について述べる。また、MILSでしばしば課題となる、計算工数の増大に対する高速化の事例も併せて紹介する。

The study covers coupled optimization of active electromagnetic components (such as magnets, copper, and lamination) and passive electric components (e.g., insulation paper, winding coating) in electric machines. The insulation system of the electric machine acts as an EMC transfer path that influences electromagnetic compatibility and safety as it can lead to increased parasitic capacitive coupling and sequentially, early failures of bearings due to bearing currents or electric discharges. The study proposes a multi-physics optimization approach that simultaneously targets performance, safety, and EMC objectives, integrating electromagnetic and electrical reliability considerations. The optimization considers electric machine geometries and their impact on parasitic capacitance, addressing EMC issues and enhancing the electric reliability of the e-machine.

The electrification of aircraft is playing a significant role in reducing the aviation industry’s environmental footprint. The industry presents specific challenges to design engineers due to the design constraints. Developing an electric propulsion system that meets the desired efficiency and power-to-weight ratio requires efficient tools and workflows to cover all design aspects and facilitate interdisciplinary collaboration.
In an agile environment, quick response from the design engineering team to volatile requirements is crucial. Since the electromagnetic design is usually laying the foundation for other disciplines to build upon, a fully parameterized model stripped down to a low as reasonably possible simulation time is used to explore the available design space for new sets of requirements and provide appropriate design variants on short notice. Assessing relevant key figures on the way, engineers directly have the data on hand required to make informed decisions, thus fostering agile electrical machine development for time-critical project demands.

製品性能は、さまざまな製造誤差要因により、その特性がばらつく。性能ばらつきに起因した設計手戻りを抑制するため、設計上流からばらつきを考慮して設計の最適化に取り組むことが肝要である。一般に、ばらつきを評価するためには、検討対象の誤差因子に対して複数水準の評価が必要となり、計算コストがネックとなる。本発表では、HPCを用いて計算の高速化を図り、モータを対象にばらつきを考慮した最適化計算を実施した事例を報告する。

鉄鋼材料の高周波焼入れ加工では、大きく誘導加熱工程と冷却工程に分かれ、それら工程の固相変態（以下、相変態）を利用することで表面に“マルテンサイト”と呼ばれる硬い金属組織を得ることを目的としている。誘導加熱工程の解析では磁界と熱の連成解析が可能なJMAGにより、被加熱物の温度分布、応力分布、変形等を高い精度で求めることができる。しかし現在のJMAGでは解析に相変態が考慮されていないため、誘導加熱工程のオーステナイトへの相変態に加えて冷却工程のマルテンサイトへの相変態に伴う応力分布、変形の解析ができない。そこで、我々はこの鉄鋼材料の相変態の解析が可能な構造解析ソフトウェアSimufactとJMAGの連成解析を試みることとした。本発表ではこのJMAG-Simufactの連携による高周波焼入れ解析の取組みについて紹介する。

電動化の需要の増大とともに、モータ製造工程においてもクリーンで急速昇温が可能な誘導加熱のニーズが高まっている。誘導加熱によるモータステータとハウジングの焼嵌め加工では、均一加熱は品質への重要な要件であり、最適な周波数、電力、加熱時間の選定が求められる。
JMAGを用いた最適化計算によって、均一加熱を目指した加工条件の探索を行った。また、最適化計算結果から高周波電源の要求仕様決めに活用した取り組みについて紹介する。

CO2排出量削減の観点から、誘導加熱を利用した熱処理（高周波熱処理）が注目されている。この工法は、多くの場合ワークは機械的に把持されているため、ワークに働く電磁力を考慮する必要がない。しかし、より高効率な誘導加熱を目指すと、ワークを完全に把持することが困難な場合が出てくる。例えばワークが摩擦力のみで支えられている場合、電磁力が摩擦力を超えるとワークが移動し始め、誘導加熱に大きな影響を与えることになる。よって設備開発や工法開発時には、ワークに発生する電磁力の大きさと向きを事前に把握しておくことが重要である。今回はJMAGで磁界・熱・構造の3連成解析を行い、誘導加熱中のワークに働く電磁力の解析を試みたので、その結果について報告する。

近年、電磁界解析ソフトの発達により、永久磁石同期モータの発生するトルクについて、解析結果と実験結果が良く一致することが知られている。そのため、永久磁石同期モータの設計には、電磁界解析ソフトを用いることが一般的となっている。一方、永久磁石同期モータに対して高出力化の要求が高まっているため、弱め磁束制御を行いながら高速回転下で運転することが増えている。しかし、永久磁石同期モータを弱め磁束制御を行いながら高速化すると、トルクの解析結果と実験結果の間に生じる誤差が大きくなる課題がある。そこで、本講演では、その誤差要因について検討を行ったので報告する。

エンジニアリング分野における設計とプロセスの最適化とは、与えられた条件の下で最高の性能を発揮する組み合わせを見つけることを意味します。
最適化手法は数多くあり、どの手法を適用すべきかは対象となる製品やプロセスの特性に強く関係します。
トポロジー最適化とパラメトリック最適化は、最も広く利用されている最適化アプローチの2つです。前者は、特定の問題（レイアウト最適化）に限定された最適化手法です。後者は、より一般的で、さまざまなエンジニアリング（および非エンジニアリング）問題に適用可能です。パラメトリック最適化は、設計プロセスの自動化と組み合わせると特に効率的で、入力パラメータに基づき組み合わせた各設計案の性能評価を可能にします。実際、最適化アルゴリズムはプロセスを通じて、要件を満足するために設計案の変更を行います。
歴史的に、最適化アルゴリズムは単一目的の最適化問題への取り組みから始まりました。一方で産業界では製品なりプロセスを継続的に改善・改良していく必要があり、かつ相反する複数の要件を同時に満足する必要があることから、一つのユニークな最適案を求めることよりも、最適設計群を求める、多目的最適化に重点が置かれるようになってきました。
実際に抱えている問題、その問題に対してどういった最適化手法を適用するかが重要であり、単一の最適化手法を全てのケースに適用できるわけではありません。
一般的に、適した最適化手法を選択するためには、問題を正しく分析する必要があり、それは常に解空間に関する情報を収集することから始まります。
本セミナーでは、エンジニアリング分野におけるパラメトリック最適化問題を俯瞰し、重要な要素について紹介します。加えて、もっとも一般的に使用されている最適化アルゴリズムについて解説し、どのように具体的な最適化問題に取り組むかについて考察を加えます。

原文：

Design and process optimization in the engineering field means finding the configuration that provides the best performance for a given set of conditions. Optimization methodologies are numerous and strongly related to the nature of the product or process under consideration.
Topological and parametric optimization are two of the most widely implemented optimization approaches; the former is a specific optimization method restricted to a particular set of problems (shape optimization), while the latter is more general and applicable to various engineering (and non-engineering) problems.
Parametric optimization is particularly efficient when coupled with design process automation, which allows the evaluation of configuration performance based on input parameters. In effect, the optimization algorithm can drive the logic of the process and change the design configuration to achieve the objectives.
Historically, optimization algorithms began with the pursuit of a single objective. The industry’s need for continuous improvement has led to deal with multiple, often conflicting, aspects of the design simultaneously, so optimization strategies have focused on multi-objective approaches aimed at determining the best designs in terms of more than one unique performance output.
Clearly, there is a strong relationship between the optimization strategy and the problem under consideration, and no single algorithm can fit all cases. In general, a good optimization strategy cannot ignore a proper analysis of the problem, which always starts with gathering information about the solution space.
The goal is to provide an overview of what parametric optimization means in engineering applications, analyze the main elements of the optimization problem, introduce the logic behind some of the most commonly used algorithms, and finally reflect on best practices when approaching optimization.

モーターはその利便性により幅広い業界で利用されています。
特に永久磁石同期モーター(PMSM)は、高い電力密度、高速な動的応答によりEVのトラクションモーターとして多く利用されています。ただしモーターの高速回転時、駆動電流が流れなくなり回転数が上がらない現象が起こるため、定格電圧を超えて回転数を引き上げるために弱め磁束制御を必要とします。
本セミナーでは、トラクションIPMSMの磁界弱めトルク制御のために最適化されたルックアップテーブルを適合するためのワークフローを紹介します。その際、JMAG-RTによる使いどころのポイントを交えて紹介します。
いかに短期間で効率的に制御パラメータをチューニングし、モーター制御システムの性能を高めるかは重要な課題です。MathWorksはモデルベースで制御システムを自動チューニングするソリューションを提供しています。

Optimusを活用した2つのテーマをご用意しました。1つ目はOptimusをプラットフォームとし、JMAG-Ansysで電磁場-構造解析を実施するソリューションのご紹介です。EVモーターの性能評価においては、電磁、熱、振動・騒音といった複数の現象を考慮する必要がありますが、それぞれの分野におけるゴールドスタンダードなツールをつなぐことで開発効率化を促進します。
2つ目はOptimusとサロゲートAIモデルの統合による高速なノンパラメトリック最適化などの活用方法をご紹介します。

「パワエレトレーナー」はパワーエレクトロニクスの初心者から上級者まで幅広くサポートが可能な，回路・モータ・制御シミュレーションモデルのセット商品です。制御シミュレーションモデルは，回路のセンサゲインやマイコンのADC・QEP・PWMなどといったペリフェラルもモデル化しているため，自動コード生成を用いることでシミュレーションから実験への移行をスムーズに行えることが特徴です。
モータ開発において，初心者レベルでは一般的な電圧方程式に基づくモデルで十分ですが，実務レベルではプラントの設計時に用いられるFEAモデルによるシミュレーションが必要不可欠です。
そこで，本発表ではパワエレトレーナーのシミュレーションモデルにJMAG-RTを用いた例を紹介します。実機にはJMAGを用いて設計したSynRMとPMSMを用います。シミュレーションから実験への移行がスムーズに行えるため，実験結果とFEAモデルとの相違をすぐに確認することが可能であり，評価にも役立てることができます。

Simba はモーター駆動システムのモデリングおよびシミュレーションのためのソフトウェアです。直感的で洗練されたインターフェイスを備えており、エンジニアが複雑なシステムを分析および設計するのに役立ちます。 Simba の前例のない速度、精度、シンプルさにより、エンジニアはシミュレーションのセットアップ時間を最小限に抑え、実際のエンジニアリング上の問題を解決する時間を最大限に高めることができます。
2023年夏、Simba は 2 つの新しい主要機能、Spiceレベルの詳細な非線形スイッチングデバイスとJMAG-RTリンクをリリースしました。これら 2 つの機能を組み合わせることで、電圧オーバーシュート、EMC干渉、その他の過渡相互作用を考慮しながら、磁気飽和、空間高調波、鉄損などのモータ内の詳細な電磁現象をシミュレーションで簡単に考慮できます。
このプレゼンテーションでは、まず Simba の基本的な機能と特徴をご紹介します。次に、EV用トラクションモータモデル(80kW 8極48スロット)を例にSimbaにおけるJMAG-RTリンクについて説明します。ここでは特に空間高調波解析ならびに、モーターとインバーターの両方からの損失解析を示します。最後にSimba の Spice レベルの詳細な非線形スイッチ デバイスを JMAG-RT モデルと組み合わせて使用する利点についてご案内します。

Amorphous and nanocrystalline are two of the latest soft magnetic materials known to mankind. Due to its better loss performance, amorphous materials can be made into motors to greatly increase the driving range of electric vehicles. Due to its higher magnetic permeability, nanocrystalline materials can be used as automotive OBC common mode inductors or electric drive filter magnetic rings to achieve smaller volumes with the same impedance. Qingdao Yunlu Advanced Materials Technology Co., Ltd.’s amorphous ribbon market share ranks first in the world and nanocrystalline ribbon market share ranks first in China. We hope to use the most advanced magnetic materials to better support the development of electric vehicles.

モータ実機評価では電流・熱 ・振動など複数信号を複数の測定器で測定する必要があり、測定の手間も時間もかかる。
弊社製品は、1台で電流・温度・加速度などの統合測定と微分積分・dq変換などの演算も可能なため、データの同期や後処理の手間を削減でき、解析値との比較も容易になる。
本講演では弊社測定器を用いたモータ評価について紹介する。

モータ回転数の高速化によりモータ適用製品の振動が問題になっています。
システム解析ツールであるSimulationXをプラットフォームとして、JMAG-RTによるモータ起振力および機構・構造要因の振動を考慮したシステム解析および対策事例を紹介します。

HEXAGONではJMAGと関連性の高い構造・音響・ギア解析ソフト（MSC Nastran, Actran, Romax など）を提供しています。モータ設計部署とは異なる部署で利用されることが多く、連携時に必要なデータで混乱が生じます。モータ設計者から見た構造・音響・ギア解析で必要なデータ、構造・音響・ギア解析者からみたモータ設計での必要なデータを明確にし、連携をとることが重要になります。本セッションでは、モータ設計と構造設計の両者がNV性能向上へ取り組める設計アプローチを紹介いたします。

電動化シフトに伴い駆動源となるモータへの高効率・低損失化が求められています。多くのモータはPWM制御で駆動するため高調波損失が発生します。一方で、通常モータの磁器回路設計は正弦波ベースで行うため、高調波損失を無視したモータ設計となります。より低損失となるモータの磁気回路設計を行うためには、高調波損失を考慮する事が重要となります。そこで制御を考慮した磁気回路設計を行うことで、より低損失となるモータ設計案を把握することができるようになります。
JMAGにはベクトル制御素子など予め制御回路モデルが多数用意されています。制御回路の詳細な知識がなくとも、これらのブロックを回路に配置するだけで制御連携解析が可能です。
本セミナーではFEAと制御回路との連携解析を行い、実務時間内で制御を考慮した磁気回路設計が出来る事を示します。

機器設計の要件が厳しくなるにつれ、それを満足する設計空間は狭くなります。その場合最適化計算では多数の計算が行われるため、処理の加速が必要です。
本セミナーでは、設計案の絞り込みを効率的に行える多段階の最適化計算と、三次元モデルのようにモデル規模が大きい場合の処理速度向上に有効な代理モデル利用の、２つのアプローチをご紹介します。

設計空間の探査を精度よく行うには、一つ一つの解析に実機相当の精度が必要となります。
その場合三次元モデルが必要で、解くべき問題は大規模になります。
設計に許される時間には限りがあるため、ソルバの求解時間とプリポストのパフォーマンスが重要となります。
設計案を絞り込む際には、多数ケースの三次元モデルの解析が必要になります。そのため100万要素程度の中規模問題についてもその速度向上が急務の課題です。
本セミナーでは、大規模・中規模問題の並列ソルバとプリポスト性能の改善状況、ならびに並列ソルバを用いた中規模問題による最適化計算の事例をご紹介します。

モータ設計の初期フェーズでモータのタイプや極スロットコンビネーションを過去の経験や既存モータから決定し、詳細検討のみで磁界解析を活用されている方も多いと思います。これは現実的な方法ですが、必要以上に設計空間を狭めてしまう危険性があります。新規モータ開発において最適な設計案を得るためには、より広域な範囲を探索することが必要です。その場合、磁気的な特性だけでなく、熱や構造も含めた多面評価による絞り込みが必須となります。
限られた開発工期のなかで広域探査を実現するためには、計算速度が重要になります。JMAG-Expressは、計算速度にこだわって開発したモータ設計ツールであり、広域探査に適しています。
本セミナーでは、設計の初期フェーズでの多面評価による絞り込みを可能にする計算速度を実現したJMAG-Expressを活用して広域探査が実現できることを示します。
最適設計案を得るまでの開発工数を削減しましょう。
主な内容
・磁界、熱、構造の多面評価
・設計における多機種の比較
・JMAG-Expressを使った設計空間の絞り込み

近年、従来の設計ノウハウに固執することなく、人手を頼らずに自動で電気機器を開発する手段の一つとして、最適化が注目されています。特にトポロジー最適化は形状の自由度が高く、斬新なアイデアを創出する新しい開発手段としてモータや誘導加熱など様々な分野で活用され始めています。
本セミナーでは、トポロジー最適化についてオプションの意味を含め概説し、設計開発におけるトポロジー最適化の有意性を複数の活用事例を交えて紹介します。また、JMAG Ver.22.2から新たに搭載されたガボールフィルタオプションを用いることにより、より合理的な磁気回路が得られる場合があることも紹介します。
アイデアが煮詰まってなかなか進まない電気機器のデザインをトポロジー最適化が自動化し、結果として開発期間を大きく短縮する可能性を示します。

電気機器の出力上限を決める一つの大事な要因として温度があるため、発熱、冷却を考慮しながら設計を進めることが重要となっています。
磁気設計と熱設計を別々に行ってしまうと、一方は要求を満たせてももう一方は要求が満たせていない設計案になっている可能性があり、設計の手戻りが発生したり、限界を攻めた設計が難しくなります。
そのため、設計の初期段階から磁気特性と温度評価を同時に行いながら、設計案を絞り込んでいくことが必要になると考えています。
磁気設計だけでなく温度評価も行いながらシミュレーションを行うには手間やコストがかかると思われるかもしれません。本セミナーでは、簡便で、計算コストを抑えながら磁気も温度も評価できるJMAGの新しい機能をご紹介いたします。

JMAG-Expressのイメージは概念設計のみでの利用という方が多いと思います。しかし、JMAG-Expressは設計に向けたインターフェースの枠組みであり、概念設計から詳細設計まで利用することができます。
本セミナでは設計段階ごとのJMAG-Expressの利用法、各段階でどのようにデータを渡していくかについて説明します。

最新のJMAG-Express では、プリインストールされた形状はもちろん、ユーザーの皆さまが生成されたカスタム形状に対しても、効率マップや熱解析、応力解析など各種シナリオの適用が可能となっており、その寸法を変更しつつ多面的な評価検討を進めていただけます。
カスタム形状の利用において必要な設定は形状をライブラリに登録することとGUI上でガイド(JMAG Ver.23.0の新機能)に従って操作することのみであり、これらはどなたでも簡単に行うことができます。
本セミナーでは、カスタム形状を形状ライブラリに登録する手順をデモでご紹介いたします。ご自身の形状をJMAG-Expressでご利用いただけるようになる絶好の機会です。ぜひご参加ください。

JMAGは、これまで以上に設計・開発に役立つ新機能を提供します。
詳細解析の前に効率的に設計案を導き出すために、JMAG-Expressの機能強化を行います。磁気、熱、構造の多面評価で得られた設計案について即座に詳細解析を行い設計案をさらに絞り込めます。また、従来よりも少ない手順でカスタム形状を利用できるように設定を強力にガイドします。
計算速度が向上します。単独計算だけでなく複数ケースも高速に計算するため、分散処理効率の向上や最適化計算への代理モデル導入、結果の読み込みの効率化やフィルタリング機能の導入を行います。
より詳細な解析においてもストレスなく結果評価が行えるように、プリポストプロセッサのパフォーマンスが向上します。
システムレベルの評価を可能にするため、伝達関数を入力とした振動解析機能を搭載します。
その他にも効率マップ、回路シミュレーション、材料データベースに関する新機能を搭載します。
本セミナーでは、これらの新機能を紹介します。

コンポーネントとしてのモータを設計していく過程でシステムとの整合性をとることが重要です。
JMAG-RTはその手段として活用することができます。
システムレベルのプラントモデル（効率マップ）から適合のためのプラントモデル（空間高調波モデル、損失モデル）と目的に応じたモデル生成が可能です。
本セミナーではモータ設計のプロセスの中でどのようにJMAG-RTが活用できるかについて紹介します。
またJMAG-RTだけでなくFEAモデルを直接連携させて簡単に制御の検討を行う方法についても紹介します。
主な内容
・設計段階とプラントモデルの精度
　・システムレベル
　・制御設計
　・適合
・HPCをを用いたプラントモデル生成

EVパワートレインに代表されるモータ搭載機器におけるNV評価において、モータ起因の電磁力は外からもらってくるものという位置づけであることがほとんどであると思います。
そのため、モータの設計変更が発生した場合、加振力をモータ設計担当者に要求する必要が生じるため、変更後のモータ加振力を考慮したシステムレベルのNV特性を評価するまでに余計なタイムラグを生じてしまいます。
このタイムラグをゼロにするためには、NV評価者自身がモータの複数設計案を考慮したシステムレベルのNV評価を実施することが必要です。
また、モータが発生する電磁力は、モータの駆動領域における各動作点ごとに特徴が異なることもあり、システムレベルで複数動作点におけるNV評価を実施することも重要です。
セミナーでは、JMAG-Express上で動作点を振る、形状パラメトリックを行うなどした上で実施するシステムレベルのNV評価フローを提案します。
このフローにより、モータ設計になじみの薄いNV評価者でも、簡単に複数のモータ形状および複数の動作点に対する電磁力を出力し、それらの電磁力をシステムレベルのNV評価に組み込むことができるようになります。

モータなど電気機器の効率向上が求められています。その際、解析で効率1%の改善を議論しようとすると損失解析には10%の計算精度が求められます。
これまでの経験から損失は実測と合わず、精度の良い計算が難しいとお考えではないでしょうか？
本セミナーでは損失計算の精度向上のためのテクニックをご紹介します。
主な内容
・制御素子を用いた高調波を含む波形の生成方法
・プレイモデルと1D法による鉄損計算の精度向上
・AC銅損計算モデル作成のためのコイル/素線テンプレート
・AC銅損計算におけるMPPの利用

シミュレーションで実機相当の効率マップを得るには、各動作点において適切な電流振幅と位相を把握するとともに、高調波鉄損や交流銅損などの各種損失を考慮する必要があります。
詳細なモデルを用いて多数のシミュレーションを行う必要があることから膨大な時間が必要と考えられますが、JMAGではHPCを駆使してそれを可能にしています。
本セミナーでは永久磁石型同期機、誘導機、巻線界磁型同期機の3種類についてその生成事例をご紹介します。
加えて、設計初期段階において利用される高速な効率マップ生成機能についてもご説明します。

高性能な電気機器設計では多数の要件を満たす必要があります。広い設計空間の中から、狭く複雑な実行可能領域（すべての制約を満たす設計空間）を探索することになります。すべての制約要件を満たしつつ設計要件を満足する設計案を見つけ出すことは簡単ではありません。
解決の手段として、多目的・多制約のパラメトリック最適化計算が有効です。その探査方法として遺伝的アルゴリズム（GA）のような多点探索が用いられますが、計算量は膨大になります。また設計空間の絞り込みでは、経験や属人的な判断が必要になる、正しく絞り込めないといった可能性もあります。
本セミナーでは、JMAGの最適化機能を用いることで熟練設計者の知見・経験に頼らずとも、得られた設計案が多目的・多制約の要件を十分に網羅していることを示します。
主な内容
・多目的多制約問題に必要な計算量
・HPCを活用した最適化計算
　・分散処理効率
　・多ケースデータ処理パフォーマンス
・代理モデルによる最適化高速化

誘導加熱のワーク形状は複雑であり、それに適したコイルを設計することは簡単ではありません。
結果として加熱コイルの製作や形状修正のコストが大きくなります。
そのため実機に頼らない、シミュレーションによる温度予測が重要です。
本セミナーでは、加熱コイルの最適設計および大型ワークの加熱評価の事例を通じて、誘導加熱に適した以下のソリューションをご紹介します。
・パラメータ最適化
・高並列ソルバ―
・解析精度向上のための自動メッシュ生成
・ワークの変形を考慮する構造連成解析
・温度依存性の材料特性
・温度のPID制御

このセミナーは「損失計算高精度化のためのテクニック」の続編です。
高調波損失の推定精度向上にはプレイモデルが有効ですが、その精度は入力となる対称B-Hループに強く依存します。
対称B-Hループの測定において発生しやすいループ間の交差がヒステリシス損失に与える影響と、その測定の注意点について、シミュレーションの観点からご説明します。

電動化の流れで今後より多くの方が電気機器設計に携わることが予想されます。
そういった方々に向けてモータにフォーカスして設計に必要な物理の基礎からモータのメカニズムについて集中的に学びます。
モータ設計、電磁界シミュレーションがどういったものかを理解することができます。
2日間続けて参加ください。

対象：電気機器の設計初心者、または機械系から電気系に転身された方

E-01　モータ原理
E-02　磁界解析
E-03　熱解析
E-04　構造解析
E-05　振動解析
E-06　制御
E-07　最適化

モータ設計ブートキャンプは混雑が予想されるため、当日の朝に整理券を配付します。
先着20名となります。お気をつけください。

近頃ではMIL/HILの分野で空間高調波モデルの重要性が理解されはじめ、JMAG-RT以外の手法も提案されています。同じ空間高調波といっても手法によって得手不得手があります。本解説ではJMAG-RTの空間高調波モデルと他の手法を徹底比較し得失を示します。

ＧＡに基づく最適化は多目的最適化に対する強力な手法として利用が進んでいます。
優れた手法ですが、設計変数が増えた場合、収束が遅くなり、試行の度に解が揺らいでしまう問題も残されています。
その様子を数値実験によって明らかにします。

設計とはベストな設計変数の組み合わせを見つける作業です。電気機器の更なる性能向上のためには、いかに設計変数を多く・幅広くとれるか、またその中から、いかに高速にベストな組み合わせを漏れなく探査できるかがキーになり、ひいては設計の信頼性向上につながります。このような大規模設計探査にはシミュレーションベースの多目的パラメトリック最適化が有効です。HPCと組み合わせて利用することで、従来のPCを利用した場合に比べて数十倍の高速化を図ることが可能になります。本セミナでは、電気機器の設計最適化事例を通じて、HPCを活用することによる時間短縮効果を示します。

電動化シフトにより、新たに電気機器の設計・開発に携わる人が増えています。
同時に、これまでの知識や経験だけに頼らずにプロセスが進められるように、設計ワークフローを変えていこうという動きも始まっています。このために、シミュレーションベースで設計ワークフローを構築することは有効です。知識や経験も、例えばモデルや手順として他のメンバーと共有することができます。JMAG-Expressを利用することで、コンセプト設計、詳細設計から仮想試作・検証までの一連の設計ワークフローを構築することが可能です。本セミナーでは、モータ設計事例を通して各設計、検証フェーズにおける評価内容を示します。