C. Approche développée

L’approche que nous proposons dans nos travaux intervient principalement à l’étape du pré-dimensionnement. Nous supposons donc que la structure du système à l’étude est définie au préalable. Dans le cas de la vanne EGR, les éléments de choix sont donc les suivants :

 le convertisseur ne nécessite aucune isolation galvanique. En revanche la réversibilité en courant et en tension est requise. Un pont en H, ou convertisseur quatre quadrants, est donc choisi ;

 le moteur a fait l’objet d’une étude et d’un dimensionnement antérieur [GUT12]. L’évaluation du choix entre un moteur à courant continu à aimants permanents associé à un réducteur d’une part et d’un actionneur à entraînement direct d’autre part nous a conduits à préférer, pour notre cas d’étude d’une vanne EGR, le moteur à courant continu et à aimants permanents associé à son réducteur [GUT15A].

Les filtrages seront toujours nécessaires, ainsi que la commande. Si les premiers peuvent être définis au cours de l’étude de pré-dimensionnement, l’implémentation de la commande se fera nécessairement sur un critère de coût. C’est pourquoi un microcontrôleur simple sera satisfaisant. L’architecture est donc globalement fixée, mais l’ensemble des paramètres qui permettent de dimensionner le système reste inconnu. Or, c’est précisément dans cette définition que doit intervenir la prise en compte de l’ensemble des contraintes physiques du système. Pour cela, nous proposons d’agir en trois étapes successives :

 modélisation de l’ensemble du système sous ses différents aspects physique. Il nous faudra donc établir des modèles électrique, mécanique, thermique, magnétique et des modèles de CEM. Ces modèles devront être paramétrés en fonction des grandeurs de dimensionnement qui doivent être fixées (exemple : épaisseur des aimants du moteur à courant continu) ;  optimisation du modèle global constitué du couplage de l’ensemble des modèles établis à

l’étape précédente ;

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Au paragraphe II, nous avons souligné l’importance d’une démarche qui soit à la fois fiable, rapide et qui permette la capitalisation des connaissances.

La fiabilité est entièrement liée à la qualité de la modélisation. C’est pourquoi il sera nécessaire, autant que possible, de faire des vérifications expérimentales des modélisations afin que l’optimisation garde tout son sens. Ces phases de vérification peuvent paraître contradictoires avec le gain de temps de développement visé. Il faut noter que les vérifications expérimentales peuvent se faire sur des sous-ensembles élémentaires du système (par exemple le moteur seul). Le protocole expérimental reste alors simple. Par ailleurs, le modèle, une fois établi, constitue un élément de capitalisation solide. Une application qui met en œuvre, par exemple, un type de convertisseur d’électronique de puissance donné permettra d’aboutir à un modèle paramétré et réutilisable pour d’autres cahiers des charges. Le gain de temps peut donc se faire sur le long terme, et les modèles fiables deviennent un investissement. Enfin, une optimisation qui aboutit peut représenter un gain de temps face à une méthode d’essai/erreur faite avec des outils trop coûteux en temps de calcul. Sur cette étape, le gain de temps restera tributaire du choix de la méthode d’optimisation et de la finesse des modèles utilisés.

L’analyse des résultats est absolument nécessaire, ne serait-ce que pour rappeler que la démarche automatisée de dimensionnement basée sur l’optimisation donnera toujours un résultat et que celui-ci peut être absurde si les modèles utilisés présentent des défauts. La vigilance du concepteur reste de mise.

Cette méthode permet donc d’aborder le pré-dimensionnement. La phase de définition d’architecture ne peut se faire par cette approche : l’optimisation ne peut pas (encore !) partir d’une feuille blanche et concevoir un système simplement à partir de ses spécifications. Néanmoins, dans le cas où plusieurs solutions sembleraient équivalentes d’un point de vue des performances requises, une démarche d’optimisation peut aider à trancher en faveur d’une solution.

La phase de dimensionnement est écartée du champ d’application de l’optimisation car, bien que dans l’absolu elle puisse être appliquée, l’intervention, dans l’optimisation du système complet, de modèles lourds conduirait à des temps de calculs prohibitifs. En revanche, sur des parties bien définies du système, la littérature ne manque pas de cas d’application de l’optimisation comme outil de conception :

 les machines électriques : des optimisations ont été menées sur différents types de machines électriques [POU94] [RAM06] [BOM10] [AUB12] [DAA12] [DAG13] [CAF13]. Nous citerons en particulier [GUT12], thèse qui aborde le dimensionnement d’un actionneur EGR par optimisation, et qui sert de base à certaines parties de nos travaux ;

 l’électronique de puissance : la conversion de l’énergie électrique a pu être étudiée simultanément ([EJJ12] [JAN12] [LED12] [VIG12]) ou indépendamment d’une machine ([FAS07] [BUS01] [JOU02] [LAR02] [REV03] [BUS04] [MEJ12] [LEF12] [BEN14]) ;  filtrage ou conception CEM : la dimension système a été abordée dans le travail de

[REV03], [TOU12A] ou [TOU12B], . Une optimisation de filtre CEM a été proposée dans [OLI12] ou plus récemment dans [MRA14].

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Le présent manuscrit est organisé selon trois axes. Le deuxième chapitre est consacré à l’établissement et la validation des différents modèles du système. Les modélisations électromécanique, thermique, CEM et magnétique sont présentées ainsi que la commande mise en place dans notre cas d’étude. Le troisième chapitre est une présentation de l’approche d’optimisation par algorithme évolutionnaire que nous avons appliquée. Des optimisations sont menées sur des paramètres géométriques du système et sur le filtrage CEM, ainsi qu’une optimisation globale portant sur des variables de différents types. Les résultats des optimisations et leur analyse sont présentés dans le troisième chapitre.

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