馬達設計之初，通常須先了解與評估馬達長時間運作之額定狀態，根據較常使用的操作點制定馬達T-N曲線。本論文之馬達應用於工業散熱用風扇上，其馬達種類為表面型永磁同步馬達。風扇系統性能與特性會受到環境中的壓力、大氣密度、溫溼度高低等影響，且風扇操作點並不會僅是固定的一點，是以動態呈現，其通常隨著應用系統阻抗曲線的不同而不同。本論文首先透過扇葉負載量測實驗得到數據後，估算待匹配扇葉在不同風壓、風量、轉速下所需輸入之轉矩，以此結果作為馬達設計之匹配條件來設計，以提升馬達效率並降低功耗。馬達設計部分，本論文使用ANSYS有限元素分析軟體，進行模擬輔助設計及分析，得到初始馬達模型。最佳化的部分，首先以初始馬達模型制定出影響馬達轉矩、轉矩漣波、效率等自變數，透過反應曲面法(Response Surface Methodology, RSM)的中央合成設計(Central Composite Design)，輔以ANSYS軟體，模擬出不同因子組合的結果。再以RSM法擬合出反應曲面，挑選較佳的輸出特性，最後透過MATLAB多目標最佳化基因演算法(Genetic Algorithm)工具，繁衍並篩選具最佳適應性組合，以獲得達馬達特性最佳化之設計。

For the application of cooling systems, fan motors operate day and night. Therefore, the cost of the electricity and the efficiency of the motor should be considered. In this thesis, in order to improve the performance of the motor for axial-flow fan application, a combination of Response Surface Methodology and Genetic Algorithm is proposed to maximize motor efficiency and output torque, and minimize the torque ripple.
The proposed RSM is built by running FEA simulations and then combined with the search algorithm (GA). After the optimization process, the method is validated by comparing the initial design, optimized design and a single phase motor (Produced by the manufacturer) using FEA software.
In order to confirm the design performance, the prototypes were tested. The results show that the efficiency of the optimized design appeared to be the best.

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