DISEÑO GEOMÉTRICO DE UN MOTOR DE INDUCCIÓN TRIFÁSICO DE JAULA DE ARDILLA Y OPTIMIZACIÓN DE LAS PÉRDIDAS DE HIERRO Y LA EFICIENCIA MEDIANTE ALGORITMOS METAEURÍSTICOS PARA EL AHORRO DE ENERGÍA

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.52152/

Palabras clave:

Motor de inducción, algoritmo de optimización de ballenas, diseño de motores, pérdidas en el hierro, eficiencia, ahorro de energía.

Resumen

Los motores de inducción son el tipo de motor más utilizado en la industria. Se diseñan en versiones monofásicas y trifásicas. El diseño de un motor de inducción implica numerosos parámetros críticos, cada uno con un impacto específico. Uno de los parámetros de diseño más importantes es la geometría de las ranuras del estator y del rotor. En este estudio, se optimizó el diseño del motor mediante 10 algoritmos de optimización diferentes para la geometría de las ranuras. Además, se optimizaron las pérdidas en el hierro y la eficiencia, indicadores del rendimiento del motor, utilizando el diseño de la geometría de las ranuras. Para la optimización se emplearon los métodos de Algoritmo Genético, Búsqueda Tabú,  Recocido Simulado y Optimización de Ballenas (WOA), así como sus variantes. La función objetivo de la optimización consiste en minimizar las pérdidas en el hierro y maximizar la eficiencia mediante el uso de las  dimensiones de las ranuras del estator y del rotor para el ahorro de energía. La principal razón para elegir el método WOA en este estudio es que ofrece una mayor velocidad de convergencia y precisión en la solución para problemas no lineales como los de los motores de inducción. El WOA y sus variantes se aplicaron a este problema por primera vez, logrando optimizar las pérdidas en el hierro y la eficiencia. Los resultados mostraron que WOA y sus versiones lograron mejores resultados en comparación con otros métodos de optimización. Como resultado de la optimización, las pérdidas de hierro disminuyeron un 41,55 %, lo que se tradujo en un aumento del 0,802 % en la eficiencia del motor de inducción.

Biografía del autor/a

  • Mehmet Fatih Demiral, Assoc. Dr.

    Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Faculty of Science and Letters, Department of Data Science and Analytics, Burdur 15030, Türkiye.

Publicado

2026-10-12

Número

Sección

Articles

Categorías