Otimização de Projetos de Máquinas Síncronas de Ímãs Permanentes para Propulsão Elétrica

• Processo: 25/07237-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Circuitos Elétricos, Magnéticos e Eletrônicos
• Pesquisador responsável: Mateus Giesbrecht
• Beneficiário: Vinícius dos Santos Ribeiro
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Ministério da Defesa (Brasil). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Divisão de Engenharia Mecânica (IEM)
• Vinculado ao auxílio: 21/11258-5 - Centro de Pesquisa em Engenharia para a Mobilidade Aérea do Futuro (CPE-MAF), AP.PCPE
• Assunto(s): Algoritmos evolutivos Máquinas elétricas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Evolutivos | Multi-Objective Particle Swarm Optimization | Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II | Máquinas Elétricas

Resumo

Nas últimas décadas, devido à busca pela redução da emissão de gases do efeito estufa e pelo surgimento de novas tecnologias, a eletrificação das aeronaves ganhou impulso no Brasil e no mundo. As empresas fabricantes de aeronaves estão investindo em pesquisa para a viabilização de sistemas de propulsão elétrica, dos quais as máquinas elétricas são parte fundamental. O problema é que a otimização dos projetos das máquinas elétricas, muitas vezes, trata-se de um complexo processo iterativo não automatizado. Então, este projeto visa desenvolver um algoritmo para a otimização de projetos de máquinas síncronas de ímãs permanentes, com foco em propulsão aeronáutica. Serão implementados dois algoritmos baseados em métodos de otimização distintos, o NSGA-II e o MOPSO. Os algoritmos serão aplicados ao projeto de uma máquina e comparados com relação à obtenção da fronteira de Pareto. Ao final, as características de performance da máquina, antes e após a otimização, serão analisadas via método dos elementos finitos. (AU)