Les systèmes électriques envahissent notre quotidien. Leur omniprésence ne peut que s’accroître car ils nous remplacent fidèlement ou amplifient nos capacités d’action. Leur conception est donc une étape obligée dans l’élaboration d’un produit ou d’un service nouveau.
Quelque soit l’application envisagée, il est naturel de planifier une étude de conception de machines en espérant obtenir la solution parfaite ou optimale.
Mais qu’est-ce qu’une ‘solution parfaite’?
De nombreux travaux concernant l’optimisation de machines électriques se limitent aux caractéristiques électriques et magnétiques de la machine. Ces études se justifient par la prise en compte de nombreux phénomènes, comme par exemple les courants induits avec une modélisation 3D ou l’intégration du phénomène d’hystérésis. Mais peut-on encore à l’heure actuelle effectuer une optimisation de la structure sans se préoccuper de son niveau de bruit émis ou encore du niveau de température ? Peut-on se contenter par exemple, d’obtenir une puissance massique ‘optimale’ sans se préoccuper de la mise en résonance de la structure ou d’un problème d’échauffement ? Les aspects économiques mais aussi la trace environnementale (ex. : le recyclage des machines) deviennent des points fondamentaux. Les programmes européens (FP6 et FP7) sur les transports y font référence et les études à venir devront obligatoirement intégrer ces aspects.
Deux exemples donnés permettent d’illustrer ces aspects :
- dans le premier cas, l’optimisation d’un turboalternateur : Il faut être capable d’intégrer les effets thermiques et aérauliques des machines car même si les rendements des machines tendent vers les 99% pour un turboalternateur, par exemple de 100MW, il reste tout de même un 1MW à évacuer !
- le deuxième cas concerne une chaîne de traction ferroviaire : est-il suffisant de concevoir une machine optimale en termes de couple, rendement et échauffement si celle-ci est excessivement bruyante ? On pourrait croire que le moteur électrique n’apporte qu’une petite partie du bruit global et pourtant (source Alstom-Transport) :
• A pleine vitesse train, le bruit de certains types de moteurs de traction peut être du même niveau sonore que celui du contact roue-rail, voisin de 110 dBA.
• A l'arrêt en gare, un train peut générer des niveaux de bruits non négligeables. Par exemple, le convertisseur d'auxiliaire, la climatisation, le transformateur, peuvent générer jusqu'à 85 dBA.
• En phase de freinage électrique, l’utilisation du rhéostat de freinage peut générer un bruit très gênant.
La tendance actuelle des équipements électriques est la concentration de matériels dans des volumes de plus en plus faibles et pour des puissances de plus en plus élevées. Il en résulte le
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besoin de dissiper plus de pertes thermiques tout en gardant des niveaux de bruit identiques et si possible plus faibles pour les échangeurs thermiques. Par ailleurs, les convertisseurs de puissance électrique utilisent des composants d'électroniques de puissance qui génèrent des pertes harmoniques se traduisant par des bruits à forte tonalité particulièrement gênants (bruits proches de fréquences pures).
En conséquence, une conception optimale de machines électriques demande tout d’abord une approche ‘multi-domaines, encore appelée ‘multi-physiques’. Les 2 exemples précédents montrent clairement la nécessité d’ajouter aux phénomènes électromagnétiques, des phénomènes acoustiques et thermiques.
De plus, les entreprises doivent innover, améliorer leurs produits, et éviter une optimisation indépendante de chaque composant en ayant une approche «globale». Ainsi, faut-il considérer le système dans sa globalité avec une approche « très macroscopique » puis affiner les modèles au risque de négliger certains effets (démarche TOP DOWN) ou bien faut-il à l’inverse partir de phénomènes « microscopiques » et remonter au problème dans sa globalité (BOTTOM UP) ?
Il est primordial d’être capable de définir des modèles adaptés et couplés afin d’éviter une optimisation d’un aspect isolé qui rendrait le dispositif inadapté dans son ensemble.
Pour cela, le niveau de granularité ou de complexité des modèles doit être adapté : utilisation de la méthode des éléments finis (M.E.F.) couplée à la fois à un réseau de perméances (ou de résistances équivalentes pour la partie thermique) et à des méthodes analytiques pour insérer par exemple les effets d’extrémités.
Nos objectifs dans ce rapport sont donc d’apporter des éléments de réponse à la démarche de « conception optimale ». Deux mots ou phrases ‘clefs’ seront employés au cours de cette synthèse : la modélisation multi-physiques et l’optimisation par plans d’expériences.
La représentation ci-dessous reprend ces deux points couplés et donne les orientations choisies (couleur foncée) :
Figure I.1 : Synthèse des différentes activités
Conception optimale Modélisation multi-physiques Constructions de prototypes, (Validation, calage). Méthodes analytiques Méthodes E.F. 2D–3D (Validation, calage). Optimisation Plans d’expériences, stratégies d’optimisation Modèles à constantes localisées (RdP) C O u p l a g e f a i b l e Caractérisation
Cette représentation fait ressortir les points suivants :
- Utilisation de modèles à constantes localisées (Utilisation de l’approche Réseau de perméances : RdP)
- Utilisation de la technique des Plans d’Expériences (PdE) et de stratégies d’optimisation,
- Caractérisations et confrontation expérimentale ; trois domaines sur lesquels nos travaux se sont portés.
Il faut souligner la possibilité de coupler différentes approches.
Par exemple, une résolution éléments finis couplée à des méthodes analytiques ou bien les RdP associés aux méthodes analytiques. Le couplage est dit ‘faible’, ne nécessitant pas de résolutions simultanées des équations. Le développement de solutions de représentations passe par des étapes de calage et validation. Deux démarches ont été employées : l’approche éléments finis combinée la plupart du temps avec la réalisation de prototypes.
Les deux premiers chapitres de ce mémoire reprennent ces deux points : - Solutions de représentations ou de modélisations des systèmes réels
o Rappel de différentes méthodes et orientation privilégiée vers l’approche ‘réseaux de perméances’,
o Couplage multi-physiques afin de prendre en considération les différents phénomènes physiques comme la thermique, les vibrations, le bruit…
o Présentation des outils logiciels développés.
- Optimisation par plans d’expériences
o Présentation de la technique des plans d’expériences (Plan de Criblage : screening et méthode des surfaces de réponse : response surface method R.S.M.)
o Stratégies d’optimisation par plans d’expérience o Présentation de l’outil logiciel développé.
Le chapitre suivant illustre avec un exemple les développements théoriques. De nombreux cas traités sont ajoutés en annexe ainsi que quelques articles qui y sont référencés. Ces différents exemples et articles montrent une certaine continuité en termes de modélisation et couplage multi-physiques mais aussi en optimisation par plans d’expériences (Etude de
criblage ou Screening : détermination des facteurs influents d’un système et étude des zones optimales).
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