This video demonstrate how Genetic Algorithm can be used in Ansys for SynRM rotor design optimization source: https://youtu.be/KBv7TTFlRsM?si=lzSnN5_kTHaR7lno در این ویدئو، به بررسی کاربرد الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm - GA) در نرمافزار انسیس مکسول (Ansys Maxwell) برای بهینهسازی طراحی روتور موتور همزمان مغناطیس دائم (SynRM) پرداخته شده است. الگوریتم ژنتیک یکی از روشهای قدرتمند بهینهسازی الهامگرفته از طبیعت است که بر اساس اصول تکامل زیستی مانند انتخاب طبیعی، جهش و ترکیب ژنها عمل میکند. این الگوریتم در مسائل پیچیده مهندسی، بهویژه در طراحی ماشینهای الکتریکی، برای یافتن بهترین راهحلها در میان تعداد زیادی متغیر و محدودیت استفاده میشود. در این ویدئو، ابتدا به توضیح مختصری از مفاهیم پایه الگوریتم ژنتیک و نحوه عملکرد آن پرداخته میشود. سپس، مراحل پیادهسازی این الگوریتم در نرمافزار انسیس مکسول بهصورت گامبهگام نشان داده شده است. انسیس مکسول یک ابزار تخصصی برای شبیهسازی الکترومغناطیسی است که در طراحی و تحلیل ماشینهای الکتریکی، مانند موتورهای SynRM، کاربرد گستردهای دارد. موتورهای SynRM به دلیل راندمان بالا و عدم نیاز به آهنرباهای دائمی، در سالهای اخیر مورد توجه قرار گرفتهاند و بهینهسازی طراحی روتور آنها میتواند عملکرد و کارایی این موتورها را بهطور قابلتوجهی بهبود بخشد. این ویدئو نشان میدهد که چگونه الگوریتم ژنتیک با تعریف تابع هدف (Objective Function)، متغیرهای طراحی (مانند ابعاد روتور و زوایای هندسی) و محدودیتها ( مانند حداکثر گشتاور و حداقل تلفات) در انسیس مکسول ادغام میشود. سپس، با استفاده از شبیهسازیهای متعدد، بهترین طراحی ممکن برای روتور بهدست میآید. در طول ویدئو، مثالهای عملی و نتایج شبیهسازیها ارائه میشود تا تأثیر بهینهسازی بر پارامترهایی مانند گشتاور، راندمان و پایداری حرارتی موتور بهخوبی نشان داده شود. مهندسان برقطراحی ماشینهای الکتریکی و استفاده از روشهای بهینهسازی در مهندسی علاقهمند هستند، بسیار مفید است. Genetic Algorithm (GA) Ansys Maxwell Optimization Rotor Design SynRM (Synchronous Reluctance Motor) Electromagnetic Simulation Electric Machines Electrical Engineering Design Optimization Simulation Results