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Mittwoch, 19. Juni 2013


Kombinierte Berechnung minimiert Betriebsgeräusche elektrischer Maschinen

cadfem grossSPS IPC Drives Halle 7A, Stand 653

Cadfem demonstriert numerische Berechnungen für Anwendungen im Bereich der Antriebs- und Automatisierungstechnik. Unter anderem wird gezeigt, wie durch die Kopplung von elektromechanischer, strukturdynamischer und akustischer Simulation die Betriebsgeräusche von elektrischen Antrieben reduziert werden können.

Dazu werden durch eine elektromagnetische Simulation zunächst die magnetischen Wechselkräfte zeit- und ortsabhängig ermittelt, um anschließend auf dieser Basis eine strukturmechanische Frequenzganganalyse und die akustischen Berechnungen durchzuführen. Somit können beispielsweise räumliche Schalldruckverteilungen und Schallleistungsfrequenzgänge ermittelt werden. Mit diesem Wissen lassen sich Antriebskonstruktionen gezielt verbessern und störende Geräusche erheblich reduzieren. Zusätzlich können die elektromagnetischen Wechselwirkungen im Motor optimiert werden, um beispielsweise auftretende Verlustleistungen zu reduzieren oder die Wicklungstemperaturen zu senken. Anhand von gekoppelten Simulationen erhalten Konstrukteure einen tieferen Einblick in die funktionalen Zusammenhänge und können entsprechende Randbedingungen für den Einsatz der Antriebe ableiten. Die Erkenntnisse aus den Simulationen bilden somit die Grundlage dafür, das vorhandene Optimierungspotential vollständig auszuschöpfen.

Bei der simulationsbasierten Auslegung von elektrischen Antrieben lassen sich beispielsweise auch das Anlaufverhalten, die Induktivitäten und die Momente (Rast- und Nennmoment) analysieren. Werden die Verluste elektrischer Maschinen betrachtet, spielen sowohl Wirbelstromverluste als auch Eisen- und Kupferverluste eine Rolle. Diese Verluste wiederum bilden die Grundlage der Beschreibung des thermischen Verhaltens elektrischer Antriebe und ermöglichen eine optimale Gestaltung der Kühlung. Dank der Integration solch interdisziplinärer Simulationen in "Ansys Workbench" können auch komplexere Optimierungsaufgaben erfolgreich gelöst werden.


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