Das Geräuschverhalten elektrifizierter Antriebe ist eines der wesentlichen Komfortkriterien der Elektromobilität. Aufgrund seiner drehzahlsynchronen, teils hochfrequenten Schallemissionen kommt dem Elektromotor hier eine zentrale Bedeutung zu. Dabei wird das akustische Verhalten des Elektromotors durch das strukturdynamische Übertragungsverhalten des Systems determiniert.

Besonders vor dem Hintergrund zunehmender Leichtbau- und Bauraumanforderungen in mobilen Anwendungen, ist die frühzeitige Berücksichtigung der strukturdynamischen Eigenschaften elektrischer Maschinen im Auslegungsprozess von zentraler Bedeutung. Ein wichtiges Werkzeug stellt dabei die Simulation dar. Dabei ist es notwendig, dass das zugrundeliegende Simulationsmodell neben der zuverlässigen Prognose des strukturdynamischen Verhaltens praktikabel und rechnerisch handhabbar bleibt. Diesem Konflikt stellt sich die vorliegende Dissertation. Das akustische Verhalten elektrischer Maschinen ist wesentlich von dem mechanischen Verhalten des Stators abhängig. Die mikroskopische Abbildung der stark heterogenen Statorstruktur innerhalb dynamischer Simulationen ist aufwendig und rechenintensiv. Deshalb werden in strukturdynamischen Simulationen elektrischer Maschinen in der Regel sogenannte homogenisierte Ersatzmaterialien verwendet. Diese bilden das effektive direktionale Steifigkeits- und Dämpfungsverhaltens der zugrundeliegenden heterogenen Strukturen in einem anisotropen Ersatzmaterial ab. Klassischerweise werden die Steifigkeits- und Dämpfungskennwerte der homogenene Ersatzmaterialien aus experimentellen Untersuchungen an entsprechenden Bauteilen gewonnen. Diese Verfahren setzen jedoch voraus, dass bereits erste Bauteile für entsprechende Untersuchungen verfügbar sind. In der vorliegenden Arbeit werden unterschiedliche, so genannte Homogenisierungsmethoden untersucht, die die Identifizierung homogener Ersatzmaterialien für Komponenten elektrischer Maschinen auf Basis mikromechanischer Modelle erlauben. Dabei werden sowohl numerische Ansätze als auch analytische Ansätze betrachtet. Die entwickelten Modellierungsmethoden werden anhand unterschiedlicher experimenteller Modalanalysen an Subkomponenten einer exemplarischen Statorstruktur sukzessiv validiert und anschließend in einer akustischen Simulationen des Gesamtantriebsverbunds verwendet. Mithilfe der in der Dissertation entwickelten Modellierungsansätze zur Abbildung des strukturdynamischen Verhaltens elektrischer Maschinen, kann die Akustik elektrischer Antriebe bereits in frühen Projektphasen zuverlässig bewertet werden.

Nichtsdestotrotz bleibt die Simulation der oft breitbandigen Geräuschemission elektrischer Antriebe und somit auch die Bewertung ausgewählter E-Maschinendesigns rechenintensiv. Zur effizienteren Berechnung des strukturdynamischen Verhaltens elektrischer Maschinen ist die Verwendung von Modellreduktionsmethoden vorteilhaft. Diese basieren in der Regel auf mathematischen Algorithmen, welche die gezielte Reduktion von Modellfreiheitsgraden bewirken. In der Dissertation werden ausgewählte Modellreduktionsmethoden vorgestellt und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit im Bereich der strukturdynamischen Simulation von elektrischen Maschinen bewertet. Eine besonders effiziente Reduktion des Systems konnte durch die Verwendung sogenannter Krylov-Unterräumen erreicht werden. Die Rechenzeit ausgewählter Betriebspunkte der betrachteten elektrischen Maschine konnte dabei auf weniger als 10% der ursprünglichen Rechenzeit gesenkt werden.

Insgesamt wird in der Dissertation ein durchgängiger Prozess entwickelt, welcher neben der zuverlässigen Prognose der Schallemission elektrischer Maschinen auch die rechenzeiteffiziente Optimierung ausgewählter Strukturparameter zur Verbesserung des gesamtakustischen Verhaltens ermöglicht. Insbesondere durch den generischen Ansatz zur Beschreibung des strukturdynamischen Gesamtverhaltens der elektrischen Maschine auf Basis komplexer, mikrostruktureller Modelle und der damit verbundenen Robustheit der Modellierungsmethode, hebt sich die Arbeit von anderen Forschungsarbeiten ab.