《World Electric Vehicle Journal》：Skew Angle Optimization for Cogging Torque Reduction in 12-Pole/15-Slot Axial Flux PMSMs
Ice Poonphol and
Padej Pao-la-or
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本研究针对轮毂驱动电动汽车用轴向磁通永磁同步电机（AFPMSM）存在的严重齿槽转矩与转矩脉动问题，提出一种融合遗传算法（GA）与三维有限元法（3D?FEM）的转子斜极优化设计策略。通过GA自动寻优确定最佳斜极角度（26.92°），结合12极/15槽非整数配合与非线性材料建模，显著降低峰值齿槽转矩与电磁转矩脉动，提升运行平稳性与效率。研究为高功率密度AFPMSM的低振动低噪声设计提供了高效解决方案，对推动电动汽车驱动系统性能升级具有重要意义。
研究背景：为何要为轮毂电机“降噪减振”？
随着电动汽车向轻量化、高集成化方向迈进，轮毂驱动系统因其结构紧凑、传动链短、控制灵活等优势，成为前沿研发热点。其中，轴向磁通永磁同步电机（Axial Flux Permanent Magnet Synchronous Machine, AFPMSM）凭借高功率密度、高转矩体积比等特点，被视为理想的车轮内嵌动力源。然而，这类电机在实际应用中面临一个棘手难题——由定子开槽与转子磁场相互作用产生的齿槽转矩（cogging torque）与电磁转矩脉动（torque ripple）。这些周期性脉动不仅引发电机本体的振动噪声，还会通过悬架传导至车身，影响驾乘舒适性，甚至加速机械部件磨损。传统设计中，虽可通过选择非整数槽配合（如12极/15槽）缓解部分脉动，但其基波与谐波成分仍较显著，难以满足高端电动汽车对平顺性的严苛需求。因此，开发一套精准、高效的转矩脉动抑制方案，成为提升轮毂驱动系统竞争力的关键技术挑战。
研究方法概览
研究采用理论建模、智能优化与数值仿真相结合的技术路线：首先利用解析工具（Ansys RMxprt）筛选最优极槽组合；进而建立包含非线性磁性材料的全三维有限元模型（3D?FEM），经网格独立性验证确保计算精度；以遗传算法（GA）为核心优化器，以齿槽转矩峰峰值最小化为目标函数，自动搜索最佳转子斜极角度；最终通过3D?FEM验证优化方案的电磁性能与鲁棒性。
关键参数设计与模型构建
前期极槽匹配分析显示，12极/15槽（12p/15s）组合在保证95.60%高效率的同时，兼具良好的制造工艺性与成本平衡，故被选为基准拓扑。随后构建的三维有限元模型精确刻画了铁芯饱和效应与复杂磁场分布，经77,460单元网格收敛测试后固定离散规模，避免了数值误差干扰。
遗传算法驱动的斜极优化
研究将斜极角α设为优化变量，定义适应度函数F(α)=1/(Tcog,p-p(α)+ε)，引导种群迭代进化。通过轮盘赌选择、算术交叉与高斯变异算子维持多样性，最终锁定使齿槽转矩峰峰值最低的最优斜极角为26.92°。该角度通过轴向相位偏移平滑气隙磁密突变，有效削弱了主要空间谐波。
性能评估与敏感性检验
在额定工况（3900 r/min）下对比优化前后性能：优化后平均转矩略降5.88%（5.76 N·m），但齿槽转矩峰峰值大幅压缩，负载转矩脉动振幅从0.447 N·m降至0.155 N·m，反电动势总谐波畸变率（THD）由5.2%改善至1.8%。±1°公差分析表明，性能波动可控，证实方案具备工程稳健性。
结果速览
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极槽配置优选：12p/15s非整数组合实现效率与可制造性的最佳折衷。
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优化几何构型：26.92°斜极角通过轴向磁路解耦，显著抑制磁阻突变激发的转矩谐波。
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综合性能跃升：在保持高输出能力前提下，转矩脉动降低65%以上，波形质量显著提升。
结论与展望
本研究成功将智能优化算法与高保真电磁仿真深度融合，解决了AFPMSM在高功率密度与低振动噪声间的设计矛盾。所提出的GA?斜极协同框架不仅能快速锁定全局最优解，还证明了非整数槽配合与适度斜极的组合可兼顾效率、成本与控制稳定性。对于未来电动载具而言，该方法为开发更安静、更可靠的轮毂直驱系统提供了可推广的设计范式，也为应对复杂非线性约束下的电机多目标优化开辟了新路径。
