Resumen: Los motores de imanes permanentes de flujo axial (AFPM), con su estructura plana y alta densidad de par, han atraído una gran atención en campos de vanguardia como los vehículos eléctricos y los drones. Sin embargo, para superar aún más su límite de rendimiento, el diseño del rotor es una variable crítica. Este artículo comienza con el principio de enfoque de flujo del conjunto Halbach y luego explica el diseño mejorado de la estructura de polos de doble inclinación. Se adentra en la frontera del diseño asistido por ordenador y examina cómo los algoritmos genéticos multiobjetivos y los métodos metaheurísticos logran el óptimo de Pareto en el diseño de motores. Finalmente, se centra en el proceso de formación de forma casi neta de materiales compuestos magnéticos blandos (SMC) y analiza cómo esta tecnología ayuda a superar el 'último kilómetro' desde los prototipos de ingeniería hasta la producción en masa de motores de flujo axial.
I. Conjunto de Halbach y polos de doble inclinación: 'fusión' y 'conformación' del campo magnético
El límite de rendimiento de un motor de flujo axial depende en gran medida de la calidad de la distribución del campo magnético producido por los imanes permanentes en el lado del rotor. La estructura tradicional de imán permanente montado en superficie (SPM) es simple, pero su inconveniente inherente de líneas de flujo magnético divergentes conduce a una densidad de flujo de entrehierro limitada y un alto flujo de fuga.
La matriz Halbach ofrece una solución casi ideal. Se trata de una disposición especial de imanes permanentes: la dirección de magnetización de los imanes adyacentes se gira secuencialmente 90°, de modo que el campo magnético aumenta en un lado de la matriz y se cancela casi por completo en el otro lado, logrando un efecto de autoprotección . En términos más intuitivos: en un circuito magnético convencional las líneas de flujo divergen simétricamente, mientras que la matriz de Halbach 'confina' las líneas de flujo al lado del entrehierro de trabajo, logrando un enfoque de flujo eficiente. Los experimentos han demostrado que en motores de flujo axial que emplean una matriz Halbach, la densidad de par se puede aumentar hasta un 28 % y el par de engranaje se puede reducir en un 65 %.
Sin embargo, el conjunto Halbach también enfrenta desafíos en el diseño práctico del rotor: aunque se mejora la calidad sinusoidal de la densidad del flujo del entrehierro, la ondulación del par (especialmente el par dentado) sigue siendo un cuello de botella importante para un funcionamiento suave. La introducción de la tecnología de imán de doble polo oblicuo es una intervención precisa dirigida a este punto débil.
Un equipo de investigación de 2024 de la Universidad Khon Kaen en Tailandia, que publicó en IEEE Access , propuso un innovador motor de flujo axial TORUS con una matriz Halbach sesgada. Al disponer los imanes permanentes en una configuración sesgada (formando polos dobles sesgados), el motor mejorado, en comparación con el modelo de referencia, mostró un aumento del 4 % en la contraEMF y una reducción del 9,3 % en el par dentado en condiciones sin carga; Bajo carga, el par promedio aumentó un 8% y la ondulación del par disminuyó un 7,8%. Estas mejoras pueden atribuirse a la mejora sinérgica de los efectos de enfoque y cancelación de flujo : la estructura sesgada amplía el grado de libertad para la regulación del campo magnético en el espacio, suprimiendo eficazmente los componentes armónicos de la densidad de flujo del entrehierro.
Otros estudios han confirmado que para motores de flujo axial con núcleos compuestos magnéticos blandos, se puede lograr una mayor mejora del par optimizando analíticamente el coeficiente de magnetización axial (valor óptimo ~0,82) de una matriz Halbach de ancho desigual de dos segmentos. Los resultados más recientes van aún más lejos: un estudio de 2025 publicado en Scientific Reports adoptó un motor de imán permanente de flujo axial de doble cara con matriz Halbach de doble sesgo y, a través de la optimización del algoritmo genético multiobjetivo, logró un aumento del 7,8 % en el par promedio y una reducción significativa en la ondulación del par.
II. El 'arma principal' del diseño asistido por computadora: algoritmos genéticos multiobjetivo y métodos metaheurísticos
Si la matriz de Halbach responde a la pregunta 'qué hacer', entonces los algoritmos de optimización modernos responden a la pregunta 'cómo hacerlo de forma óptima'. Para los motores de flujo axial, las variables de diseño como la geometría del rotor, las dimensiones del imán, el ángulo de magnetización y el ángulo de inclinación se acoplan de formas no lineales complejas, y los métodos tradicionales de barrido de un solo parámetro o de prueba y error han alcanzado sus límites desde hace tiempo.
Los algoritmos genéticos multiobjetivo (MOGA) son actualmente la clase de soluciones más madura. Imitan los mecanismos de la naturaleza de 'supervivencia del más apto' y de 'variación genética', buscando automáticamente en el vasto espacio de diseño conjuntos de soluciones óptimas de Pareto mediante operaciones de selección, cruce y mutación. Cada punto en el frente de Pareto representa una compensación no dominada: ninguno de los objetivos puede mejorarse sin sacrificar otro.
En concreto, NSGA-II (Algoritmo genético de clasificación no dominado con elitismo) es la variante más utilizada. En un estudio nacional sobre un motor vernier de imán permanente interior en forma de V, la combinación de un modelo sustituto de red neuronal BP y NSGA-II logró una mejora de más del 10 % en la optimización del par y de la pérdida del núcleo. En la frontera internacional, un estudio de 2025 realizado por el equipo de Liu Huijun en Progress In Electromagnetics Research C demostró sistemáticamente un proceso de optimización genética multiobjetivo con el doble objetivo de maximizar el par de salida y minimizar la ondulación del par. Además, la combinación de algoritmos genéticos y el método TOPSIS también se ha propuesto para la optimización de la estructura de las ranuras del rotor en motores síncronos de imanes permanentes de alambre plano.
Los algoritmos genéticos multiobjetivo no funcionan solos. La familia metaheurística juega diferentes roles según las características del problema:
· La optimización del enjambre de partículas (PSO) , inspirada en las bandadas de pájaros, destaca en la optimización global de variables continuas. En la optimización de un motor de imán permanente de campo axial con estator sin núcleo, se han utilizado GA y PSO para maximizar la potencia de salida por unidad de volumen de imán permanente. El PSO ponderado ajustado por inercia también se ha aplicado a la optimización de parámetros estructurales de un motor de volante de inercia conmutado de levitación magnética de fase dividida axial.
· Las redes neuronales artificiales (RNA) actúan como modelos sustitutos. Debido a que cada simulación de elementos finitos (especialmente 3D FEM) puede llevar desde minutos hasta horas, incorporarlos directamente en el ciclo de optimización impone una enorme carga computacional. Por lo tanto, los investigadores a menudo entrenan sustitutos de ANN con datos FEM de alta fidelidad, reemplazando simulaciones de una hora con predicciones de segundo nivel y mejorando drásticamente la eficiencia computacional. En la optimización de un motor de reluctancia conmutada asistido por imán permanente, se utilizó una máquina de vectores de soporte optimizada con algoritmo genético (GASVM) junto con NSGA-II para lograr una optimización multiobjetivo.
· La optimización de colonias de hormigas (ACO) también se ha aplicado a la optimización de la eficiencia de los motores de flujo axial. En la optimización de un motor de CC sin escobillas de flujo axial, de un solo rotor y doble estator, GA mejoró la eficiencia del 91,01% al 91,57%, mientras que ACO la aumentó aún más al 91,80%.
La aplicación combinada de estos métodos metaheurísticos ha permitido una mejora general de la eficiencia de hasta aproximadamente un 15 % para los motores de flujo axial en condiciones de funcionamiento reales, un logro significativo frente a los estándares industriales cada vez más estrictos para los sistemas de accionamiento de alta eficiencia.
III. Materiales SMC y conformación de forma casi neta: 'libertad geométrica' en la fabricación de rotores
Si la matriz Halbach y la optimización multiobjetivo resuelven los desafíos del 'diseño electromagnético' de los motores de flujo axial, entonces los materiales compuestos magnéticos blandos (SMC) junto con la tecnología de formación de forma casi neta están reescribiendo las reglas de la 'fabricabilidad'.
El compuesto magnético blando es un material magnético formado presionando polvo a base de hierro con un aglutinante aislante eléctrico mediante un proceso de pulvimetalurgia. El proceso de pulvimetalurgia crea una capa aislante entre las partículas magnéticas, lo que reduce eficazmente las pérdidas por corrientes parásitas; Al mismo tiempo, el SMC exhibe propiedades magnéticas isotrópicas , una diferencia fundamental con respecto al comportamiento anisotrópico de las laminaciones tradicionales de acero al silicio. El acero al silicio puede transportar una alta densidad de flujo (saturación ≥ 2,0 T) sólo en su dirección de rodadura bidimensional, pero funciona mal en circuitos magnéticos tridimensionales complejos. SMC, por otro lado, admite un verdadero diseño de trayectoria de flujo tridimensional, lo que lo convierte en un portador de material ideal para topologías novedosas, como motores de flujo axial que dependen inherentemente de una distribución de campo magnético 3D.
Más importante aún, SMC proporciona al diseño del rotor un grado de libertad de fabricación sin precedentes..
Los núcleos tradicionales de acero al silicio deben fabricarse mediante una larga cadena de procesos (estampado, apilado, soldadura, etc.) con una baja utilización de material y severas restricciones geométricas. SMC, que utiliza pulvimetalurgia, permite el moldeado en un solo paso de características geométricas altamente complejas. Este es el significado central de 'formación de forma casi neta' : un diseño cercano a la forma final se puede realizar directamente presionando en un molde, lo que reduce en gran medida el mecanizado posterior.
Esta ventaja es particularmente evidente en los motores de flujo axial. En un estudio realizado en 2025 por la Sociedad Japonesa de Pulvimetalurgia, se utilizó SMC para formar integralmente los dientes y las bridas dobles de un estator, lo que aumentó significativamente el área opuesta entre el estator y el rotor y, al mismo tiempo, mejoró el rendimiento electromagnético y la eficiencia de fabricación. Un informe de la industria nacional de octubre de 2025 señaló de manera similar que SMC, gracias a sus propiedades magnéticas isotrópicas, bajas pérdidas por corrientes parásitas y compatibilidad con el diseño de flujo 3D, está impulsando los motores de flujo axial hacia un alto rendimiento, un bajo consumo de energía y una producción en masa estable. En los niveles de proceso actuales, la consistencia de los estatores SMC ha mejorado en más del 15 % y la tasa de rendimiento general supera el 96 %.
En aplicaciones más avanzadas, el SMC también se combina con acero al silicio para formar estructuras de estator híbridas : el acero al silicio tiene una alta densidad de flujo (≥ 2,0 T) para trayectorias magnéticas 2D, mientras que el SMC maneja flujos 3D complejos. Ambos materiales aprovechan sus respectivas ventajas al tiempo que reducen las pérdidas por corrientes parásitas y la complejidad del diseño.
Por supuesto, SMC no está exento de defectos. Su permeabilidad magnética es menor que la del acero al silicio, lo que limita la densidad de flujo máxima en aplicaciones de muy baja frecuencia; Además, su naturaleza frágil hace que las consideraciones de resistencia mecánica sean más importantes para el uso en el lado del rotor. Sin embargo, para las complejas geometrías de los núcleos del estator en los motores de flujo axial, las ventajas del SMC superan con creces sus desventajas, razón por la cual se considera un catalizador clave para acelerar la comercialización de motores de flujo axial..
IV. Conclusión: tres claves, una misión
Desde la innovación en los principios de los circuitos magnéticos (matriz de Halbach y polos sesgados duales), hasta la reestructuración de la metodología de diseño (algoritmos genéticos multiobjetivo y métodos metaheurísticos) y, finalmente, el cambio de paradigma en materiales y fabricación (formación de forma casi neta de SMC), el diseño de rotores de motores de flujo axial de alto rendimiento está experimentando una profunda transformación: de 'impulsado por la experiencia' a 'impulsado por la computación + impulsado por los materiales'.
El conjunto Halbach enfoca el flujo magnético a niveles sin precedentes; la estructura de doble polo logra una supresión precisa de las ondulaciones; los algoritmos genéticos multiobjetivo y los métodos metaheurísticos localizan eficientemente las compensaciones óptimas de Pareto entre los costos electromagnéticos, térmicos y de fabricación en un vasto espacio de búsqueda; y SMC rompe las limitaciones tridimensionales de la fabricación tradicional, dando viabilidad de producción en masa a geometrías complejas que antes sólo existían en artículos académicos. Estas tres claves se unen para lograr un único objetivo: sin sacrificar el rendimiento, incorporar motores de flujo axial a nuestros automóviles, aviones, robots y electrodomésticos a un costo menor, con plazos de entrega más cortos y con mayor confiabilidad.
Para los ingenieros e investigadores, esto no es sólo una expansión continua de los límites técnicos, sino también una ventana de cambio de paradigma de diseño que vale la pena aprovechar.
