Daten- und Wirkungsgradkennfeld-Generator
Automatisierte Erzeugung von Modellen, FEM-Daten und Wirkungsgradkennfeldern
Ein Forschungs- und Softwaresystem in Entwicklung, das die Erstellung parametrisierter Modelle elektrischer Maschinen, FEMM-Analysen und die Verarbeitung der Ergebnisse zu Betriebskennlinien und Wirkungsgradkennfeldern automatisiert.
Das Projekt bildet eine Grundlage für Forschung an dateneffizienten und physikbeschränkten generativen Modellen für elektrische Maschinen. Der Zielprozess umfasst Geometriebeschreibung, Erzeugung des Berechnungsmodells, elektromagnetische Berechnung, Verluste und Wirkungsgradkennfelder, Fahrzyklusbewertung und Datenexport für Machine-Learning-Modelle.
Das System wird aktiv entwickelt. Die veröffentlichten Materialien zeigen Architektur und ausgewählte Demonstrationsergebnisse, nicht ein fertiges kommerzielles Produkt.
Geometrie und TopologienKanonische, FEMM-unabhängige 2D-Geometrierepräsentation, Parametrisierung von Stator und Rotor, Wicklungskonfigurationen und Modellprüfungen. |
Physikalische BerechnungenAutomatisierung elektromagnetischer Analysen, d–q-Größen, Drehmoment, Sättigung, Verluste und Wirkungsgradkennfelder im definierten Betriebsbereich. |
ML-DatenExport strukturierter Geometrien, Graphen, Parameter und Ergebnisse zum Training physikbeschränkter generativer Modelle. |
Ein Prozess von der Geometrie bis zu ML-Daten
Die zentrale Eigenschaft ist die Konsistenz zwischen Maschinenparametern, FEM-Modell, physikalischen Ergebnissen und der von ML-Algorithmen verwendeten Repräsentation.
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PROJEKT BESPRECHENTechnische Entwicklung, Forschung und Entwicklung, Prototypenbau und Optimierung technischer Systeme. Forschungsprüfstände, elektrische Maschinen und Antriebe sowie Lösungen für spezielle Anwendungen.