LINDA

Partner Call offen bis: 18. Dezember 2021

Projektstart: Q1 2022

Zielsetzung

Dieses Kooperationsprojekt zielt auf die Analyse, den Entwurf, die Optimierung, die Herstellung und den Test verschiedener linearer elektrischer Maschinenarchitekturen und der dazugehörigen Antriebssysteme ab.

Das Ziel dieses Kooperationsprojekts ist die Analyse, das Design, die Optimierung, die Herstellung und das Testen einiger linearer elektrischer Maschinenarchitekturen und des zugehörigen Antriebssystems für den möglichen Einsatz in Industrie-, Haushalts- und Automobilanwendungen.

Die Hauptziele sind:

  • Untersuchung der am besten geeigneten elektrischen Maschinenarchitekturen für eine konkrete Anwendung und Erstellung einer groben Klassifizierung nach verschiedenen Kriterien
  • Definition einer Reihe von Klassifizierungskriterien, die für die Bewertung verschiedener Antriebskonzepte geeignet sind
  • Erstellung eines genauen Simulationsmodells, das einen Leistungsvergleich zwischen den verschiedenen Lösungen ermöglicht
  • Entwicklung, Herstellung und Prüfung der vielversprechendsten elektrischen Maschinen und der Antriebselektronik auf einem speziellen mechanischen Prüfstand, der das tatsächliche Verhalten der Anwendung reproduziert

Die wichtigsten Herausforderungen und Forschungsthemen sind:

  • Erhöhung der Kraft- und Leistungsdichte der elektrischen Maschine durch eine geeignete Konstruktion und Optimierung
  • Entwicklung geeigneter Elektronik- und Steuerungsstrategien, um die Anwendungsspezifikationen mit reduzierten Sensoranforderungen zu erfüllen
  • Optimierung von Leistung, Effizienz und Kosten des Antriebssystems

Erwartete Ergebnisse

  • Analyse der für die betrachtete Anwendung am besten geeigneten elektrischen Maschinen und Antriebsarchitekturen
  • Simulationsschema, das die Bewertung der ausgewählten Architekturen ermöglicht
  • Voll funktionsfähige Prototypen der elektrischen Maschinen, der Antriebselektronik und der Steuerung in speziellen Prüfständen
  • Vergleich zwischen den analysierten Lösungen anhand einer Reihe von Klassifizierungskriterien