粒子群最適化–バックプロパゲーション–非優越ソーティング遺伝的アルゴリズムIIIに基づくヘアピンモータ向け油噴霧冷却システムの多目的最適設計

電動機を冷却しておくことの重要性

電気自動車がより強力かつコンパクトになるにつれ、駆動用モータにはこれまで以上の負荷がかかっています。モータ内部では密に詰められた銅巻線が高温になり、永久的に磁気特性を失ってモータ寿命を縮め、エネルギーを浪費することがあります。本研究は、これらの巻線を冷却油で直接洗う高度な手法を扱い、その油を供給する微小な噴霧リングをコンピュータ上で賢く再設計することで、モータをより冷却性に優れ、運転しやすくすることを目指しています。

油の“雨”が過酷なモータを守る仕組み

現代の牽引モータはしばしばヘアピン巻線を採用します。これはU字に曲げた剛性のある銅バーをロータ周りに高密度で配置したもので、出力特性に優れる一方でモータ内で最も高温になりやすい部分でもあります。有望な解決策の一つが油噴霧冷却システムです：巻線を囲む中空のリングから複数の油ジェットを噴出し、熱い銅に当てて薄い油膜に広げ、熱を回収して冷却回路へ戻します。本論文はこの方式を採る230 kWの電動機を対象とし、既存の噴霧リングでは巻線温度が高めで、内部油圧も比較的高くなり冷却系に負担をかけている点を問題視しています。

さまざまな噴霧方式の比較試験

研究者たちはまず基本的な疑問を投げかけました：どのノズル形状が最もよく冷却するか？彼らは市販の3種類のノズル（フラットスプレー、フルコーン、ファン型）を、現実的で単純化していない巻線束に対してそれぞれ湿潤の仕方をシミュレートして比較しました。詳細な流体・熱輸送計算により、巻線のどの部分が熱いか冷たいかを示す温度分布マップを作成しました。フラットスプレーは巻線の中央部分のみを濡らし、隣接する導体が高温のまま残る傾向がありました。ファン型はやや改善されたものの、隣接する巻線間で鋭い温度差を生じました。これに対しフルコーンは表面全体により均一に油を散布し、温度場が滑らかでピーク温度も最も低く—フラットスプレーより約22％低く、ファン型より約5％低い—という結果になりました。したがってこのノズルが再設計の出発点として選ばれました。

仮想実験で設計空間を探索する

次にチームは噴霧リング自体の幾何形状に着目しました。各ノズルの大径と小径、噴霧角、リング周りでのノズルの回転配置、ノズル数、リングの軸方向長さなど、6つの主要な寸法を特定しました。すべての組み合わせを試す代わりに、直交配列という構造化された25の厳選バリアントを用いて、これらの因子が2つの目的（巻線の最大温度と内部の最大油圧）に与える影響を効率的に調べました。各バリアントについて、高度な計算流体力学（CFD）が温度と圧力を算出し、感度解析により小径（ノズルの小さい方の直径）が冷却性能と圧力の両方に圧倒的に強い影響を与えることが判明しました。他の寸法も依然として重要な補助的役割を果たしていました。

アルゴリズムに細部を最適化させる

25案を超えて探索するために、著者らはまずリング形状と冷却性能の関係を学習するニューラルネットワークを、シミュレーション結果を教師データにして訓練しました。そのネットワークを、粒子群最適化と現代的な多目的遺伝的アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド最適化スキームで包み込みます。簡単に言えば、仮想の“粒子”や“子孫”が設計空間を巡回し、数千の新しい噴霧リング形状を提案します。ニューラルネットワークは各候補の温度と圧力を素早く予測し、アルゴリズムは両目的を良く両立する解だけを残してパレート前線を形成します。この前線から、ノズルをやや小径化して数を増やし、リング長さと噴霧角を細かく調整して均一な油被覆を実現しつつ内部圧力を過度に上げない設計が選ばれました。

最適化設計がもたらす効果

最後に選ばれた設計は再度CFDで検証されました。予測値と詳細シミュレーションのピーク温度・圧力は約2％以内で一致し、統合されたアルゴリズムの精度が高いことが示されました。元の噴霧リングと比較して、最適化版は巻線の最大温度を8.5％低下させ、内部の最大油圧を25.6％削減しました。電気自動車用モータにとっては、より冷えた銅、磁気損傷のリスク低減、油ポンプへの負担軽減を意味し、基本的なモータ配置を変えずに実現できます。本研究は、現実的な流れのシミュレーションと知的探索アルゴリズムを組み合わせることで既存ハードウェアからさらなる性能を引き出せることを示し、高出力電動ドライブのより冷却性・効率・耐久性の向上に道を開くものです。

引用: Liu, Y., Xu, P., Chen, S. et al. Multi-objective optimization design of oil spray cooling system for hairpin motor based on particle swarm optimization-backpropagation-non-dominated sorting genetic algorithm III. Sci Rep 16, 11593 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42028-7

キーワード: 電動機冷却, 油噴霧冷却, ヘアピン巻線, 多目的最適化, 電気自動車