Conception Optimale Systémique des Composants des Chaînes de Traction Electrique

Texte intégral

(1)Composants Électriques des Véhicules Urbains. Conception Optimale Systémique des Composants des Chaînes de Traction Electriques Victor Meşter Laboratoire L2EP, EA2697 Ecole Centrale de Lille Cité Scientifique - BP 48 F-59651 Villeneuve d’Ascq Cedex Email: victor.mester@ec-lille.fr. Soutenue par le Fonds Européen de Développement Régional et la région Nord Pas de Calais.

(2) Sommaire. METHODOLOGIE POUR LA CONCEPTION OPTIMALE SYSTEMIQUE 1. La nécessité d’une conception optimale systémique 2. Orientation du modèle pour la conception 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. CONCEPTION D’UN COMPOSANT DANS UNE APPROCHE SYSTEMIQUE 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé. CONCLUSIONS 2.


(4) 1. La nécessité d’une conception optimale systémique. - Pourquoi une conception optimale pour les VE 1. Critère énergétique : minimisation de la consommation énergétique - maximisation du rendement global - minimisation du poids total 2. Critère économique : minimisation du prix du véhicule - Pourquoi une conception systémique pour les VE. 0.9 0.8. 1. Besoin d’optimalité du système entier 2. Fort couplage entre les composants Système Pa. Composant 1. η1. P=η Pa P=η1·P. 0.6. η Composant 2. η2. η2. η1. 0.7. Pu=η2·P P =η1·η η2·P Pa. η1·η2. 0.5 0.4. Pertes d’énergie due à une inadaptation des composants entre-eux. 0.3 0.2. Optimisation globale (Systè (Système) ≠ ∑ Optimum locaux (Composant). rendement point maximal. 0.1 0. 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Conclusion : Il est indispensable d’optimiser les interactions entre les composants ! 4.

(5) Sommaire. METHODOLOGIE POUR LA CONCEPTION OPTIMALE SYSTEMIQUE 1. La nécessité d’une conception optimale systémique. 2. Orientation du modèle pour la conception 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. CONCEPTION D’UN COMPOSANT DANS UNE APPROCHE SYSTEMIQUE 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé. CONCLUSIONS 5.

(6) 2. Orientation du modèle pour la conception. Deux modèles différents pour deux problèmes différents Conception – Problè Problème Inverse. - Système dimensions et caractéristiques des composants. Cause. données. Simulation - Problè Problème Direct. résultats Modèle de comportement Modèle de conception. résultats. Performances du système données. Effets. Principe de Causalité. (Système) (Composant) 6.

(7) 2. Orientation du modèle pour la conception : Illustrations. Modèle Direct (MD) :. - Inductance :. n2 a ⋅ b L=µ⋅ ⋅ 4 a−b µ ⋅n⋅I B= 4 ⋅ (a − b). I n a. b. 0,39(H). a b. a. 0,02(m). µ ⋅n⋅I. 1 ⋅ µ 2 ⋅ n 4 ⋅ I 2 + 64 ⋅ L ⋅ I ⋅ B ⋅ n 8⋅ B 8⋅n⋅ B µ ⋅n⋅I µ ⋅n⋅I 1 a= ⋅ µ 2 ⋅ n 4 ⋅ I 2 + 64 ⋅ L ⋅ I ⋅ B ⋅ n +b= + 4⋅B 8⋅ B 8⋅n ⋅ B. b=−. 0,1(m). a. Modèle Inverse Idéal (MII) :. MD a). +. 0,39(H). L B. 0,1(m). L B 1,96(T). 1,96(T). Simulation. MII b). a b 0,02(m). Conception. - Conception optimale avec le modèle direct et le modèle inverse idéal : Minimiser le volume du matériau magnétique (V = a3) pour L = 0,39H et B < 1,96T. a. 2. 1. [5e-2 ; 5e-1]. b. [1e-3. B. ;. 1e-1]. [0,6 ; 1,96]. L = 0,39 (H). boucle d’optimisation. a b. MD. L B. boucle d’optimisation. L B. MII. a b. V. 1. b ≤ a/2 B ≤ 1,96(T) L = 0,39(H). V a b. 1. 3. L’optimisation : - réalise l’inversion du MD; - minimise le volume. - 5 itérations et 19 évaluations ! Même résultat optimal : V = 10-3m3; a = 0,1m; b = 0,019m; B = 1,96T.. - modèle déjà inversé - l’optimisation minimise seulement le volume - 2 itérations et 6 évaluations !. Plus loin encore ?. 7 Conclusion : Même pb., formulations différentes même résultat, vitesses dif..

(8) 2. Orientation du modèle pour la conception : Illustrations. - Conception optimale idéale plus besoin d’optimisation car elle est remplacée par des équations qui fournissent la réponse recherchée. L’optimisation utilisée pour : - inverser le modèle - rechercher le point optimal critère d’optimalité :. Plus besoin d’optimisation si : - on dispose du modèle inverse idéal - on résout algébriquement les conditions d’optimalité µ ⋅n⋅I. dV =0 dB. 8 ⋅ B2. 1.6. >0. Variation de a en fonction du B pour visualiser le minimum. 1.4 1.2.  µ 2 ⋅ n2 ⋅ I 2 L ⋅ I  + ⋅  + 2  = 0 3 2 2 2 32 B B ⋅n ⋅ L⋅I  µ ⋅n ⋅I 2⋅ + 64 ⋅ B 2 B⋅n 1. >0. B =∞. a (m). 1 0.8. - B tend vers l’infini ou vers la contrainte supérieure. 0.6. Contrainte sur B. - plus besoin de l’optimisation (pour B optimal MII fourni le dispositif optimal). Point Optimal. 0.4 0.2 0. 0. 0.5. 1. 1.5. 2. 2.5. 3. B (T). Conclusion : Il faut tendre vers la conception optimale idéale ! Plus le système est grand, plus l’orientation est importante !. 8.

(9) 2. Orientation du modèle pour la conception. Meilleure Approche pour la Conception (un compromis) : 1. Dans la mesure où il est possible, le problème est écrit dans le sens de la conception; 2. Si c’est impossible, une solution est obtenue grâce aux outils d’optimisation. Si tout peut être inversé : modèle idéal pour la conception Si rien ne peut être inversé : modèle de comportement à inverser entièrement. Cause Composants du système. Effets Performances du système. résultats. données. Conclusion : Cette approche utilise l’optimisation, seulement s’il n’existe pas d’autres solutions, ce qui simplifie fortement le processus de conception ! 9.

(10) Sommaire. METHODOLOGIE POUR LA CONCEPTION OPTIMALE SYSTEMIQUE 1. La nécessité d’une conception optimale systémique 2. Orientation du modèle pour la conception. 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. CONCEPTION D’UN COMPOSANT DANS UNE APPROCHE SYSTEMIQUE 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé. CONCLUSIONS 10.

(11) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. - La structure du modèle de conception optimale systémique. Boucle d’Optimisation avec Contraintes. 2. A. performances performances souhaitées souhaitées des des composants composants. Performances Performances Souhait ées Souhaitées du éhicule du VVéhicule. Elaboration des Cahiers des Charges des Composants. Modélisation Dynamique Inverse du Véhicule. 1. C. Modèle de Conception de la Chaîne de Traction. cahiers cahiers des des charges charges des des composants composants. B Dimensionnement des Composants. 3. Configuration Configuration Optimale Optimale de îne de la la Cha Chaîne de de Traction Traction. dimensions dimensions des des composants composants. Conclusion : Conception Systémique Optimale. 11.

(12) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. - Le processus de conception optimale systémique sous la forme d’un problème d’optimisation avec contraintes : boucle d’optimisation avec contraintes cycle. Dynamique. 1 – A2 Modélisation. paramètres constants variables de conception x. CC. Dynamique vers Statique – Elaboration des cahiers des charges des composants. C. dynamique inverse du véhicule. Statique – Dimensionnement des composants. fonction objectif f(x). B 3. C. configuration optimale. CC. contraintes non-linéaires d’inégalité et d’égalité c(x) et ceq(x). mise à jour du modèle dynamique avec des informations de composants. - Fenêtre principale du logiciel monVEOptim:. 12.

(13) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. - Modèle dynamique inverse de la chaîne de traction du VE modèle énergétique, construit dans le sens de la conception. 120 100. speed (km/h). Part 1 (780 sec). Part 2 (400 sec). 80 60. UDC (195 sec). 40. EUDC 20 0. 0. 200. 400. 600. 800. 1000. Performances individuelles exigé exigés à:. 1200. time (s) 100. speed (km/h). 80. FUDS. 60. 40. ηr. Ev. FHDS. Er. ηm. Em. ηc. Réducteur Moteur électrique Convertisseur Source d’é nergie d’énergie. ηb. Ec. Eb. 20. 0 0. 200. 400. 600. 800. 1000. 1200. time (s). 1400. 1600. 1800. 2000. 2200. cycle. Vehicule. Reducteur et Transmission. Moteur Electrique. Convertisseur. Source d'Energie. <cyc>. <veh>. <red>. <mot>. <con>. <bat>. Performances du vé véhicule. Performances de la chaî chaîne de traction. Composants de la chaî chaîne de traction. Eb =. Ev η r ( Ev ) ⋅η m ( Er ) ⋅ηc ( Em ) ⋅ηb ( Ec ). 13.

(14) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. - Modèle dynamique inverse de la chaîne de traction du VE modèle énergétique, construit dans le sens de la conception. 1. Rendement (/). 0.8. 120 100. speed (km/h). Part 1 (780 sec). Part 2 (400 sec). 80 60. 0.4 0.2. UDC (195 sec). 40. 0 30. EUDC 20 0. 0.6. 0. 200. 400. 600. 800. 1000. 200. 20. 1200. Performances individuelles exigés à: 150 exigé. time (s) 100. 80. speed (km/h). 100. 10 50. FUDS. 0. Couple (Nm). 60. 40. ηr. Ev. FHDS. Er. 0. ηm. Vitesse (rad/s) Em. ηc. Réducteur Moteur électrique Convertisseur Source d’é nergie d’énergie. ηb. Ec. Eb. 20. 0 0. 200. 400. 600. 800. 1000. Faero. 1200. 1400. time (s). 1600. 1800. 2000. 2200. cycle. Vehicule. Reducteur et Transmission. Moteur Electrique. Convertisseur. Source d'Energie. <cyc>. <veh>. <red>. <mot>. <con>. <bat>. Performances. La dynamique du vé éhicule vdu vé véhicule. Ftot. Fprof. Facc. ½ Froul m·g. ½ Froul. Performances de la chaî chaîne de traction. Composants de la chaî chaîne de traction. Eb =. Ev η r ( Ev ) ⋅η m ( Er ) ⋅ηc ( Em ) ⋅ηb ( Ec ). α. 14.

(15) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. - Modèle dynamique inverse de la chaîne de traction du VE modèle énergétique, construit dans le sens de la conception Rendement (/). 500. Couple (Nm). 400. 1. MOTOR. 300 200. 0.8 0.6 0.4 0.2. 100. 0 100. 0. 50. -100 -200 -300 -400 0. 300 0 -50. GENERATOR 5. 10. 15. 20. 25. 30. 35. 40. 200 100 -100. 0. Couple (Nm) Performances individuelles exigé exigés à:. 45. speed (rad/s). Vitesse (rad/s) ηr. Ev. Er. ηm. Em. ηc. ηb. Ec. cycle. Vehicule. Reducteur et Transmission. Moteur Electrique. Convertisseur. Source d'Energie. <cyc>. <veh>. <red>. <mot>. <con>. <bat>. Performances du vé véhicule. Performances de la chaî chaîne de traction. Vitesse (rad/s). Réducteur Moteur électrique Convertisseur Source d’é nergie d’énergie Eb. Composants de la chaî chaîne de traction. Eb =. Ev η r ( Ev ) ⋅η m ( Er ) ⋅ηc ( Em ) ⋅ηb ( Ec ). 15.

(16) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. Complexité du modèle systémique :. - Modèle de granularité variable : 100. 100. 85. 15 80. Granularité (%). Granularité (%). 80. 60. 40. 60. 40. (Faisable). 20. 20. (Trop complexe) 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 0. 10. 1. Taille du système (nombre de composants). 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Taille du système (nombre de composants). La granularité de chaque composant est définie en fonction du niveau de signification du composant ou phénomène modélisé ; Le niveau de signification est déterminé par une analyse de sensibilité utilisant la méthode des plans d’expériences ;. Conclusion : Permet de traiter des systèmes relativement complexes !. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Taille du système (nombre de composants). 0. 28. 60. 40. 20. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Taille du système (nombre de composants). 0. 100. 42. 80. 60. 40. 20. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Taille du système (nombre de composants). 0. 100. 15. 80. 60. 40. 20. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Taille du système (nombre de composants). 0. 24. 80. Granularité (%). 40. 20. 20. 0. 09. 60. 100. 80. Granularité (%). Granularité (%). 40. Granularité (%). 85. 60. 100. 80. Granularité (%). 100. 80. Granularité (%). 100. 60. 40. 20. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Taille du système (nombre de composants). 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Taille du système (nombre de composants). 16.

(17) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. - Modèles simplifiés. 350. Simple mais réaliste !. Donnés du Catalogue Approximation. 300. Mb =. Masse (kg). 250. Eb sE NiMH. M m = 4 + 1,7 ⋅ C. Masse = 4 + 1.7*Couple. 200 150 100. Régression linéaire de la masse d’un moteur en fonction du couple. 50 0 0. 50. 100. 150. 200. Couple (Nm). - Modèles détaillés. 200. Analytique (Direct ou Inverse) - Application avec analytique Inverse Numérique (MEF) – soumis direct à l’optimisation. 50. 180. 160. 40. Multi-Modèle Multi-Physique. - Application. 30. 140. 20 10. 120. 0. 17.

(18) 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE boucle d’optimisation. Réalisations du modèle de conception optimale systémique. drive cycle paramètres constants. En fonction du type de modèle de dimensionnement utilisé. variables de conception x. simulation dynamique – model dynamique du véhicule. dynamique vers statique – élaboration de cahier des charges des components. statique – Dimensionnement des composantes. la fonction objective f(x). configuration optimale. contraints non-linéaire d’inégalité et d’égalité c(x) et ceq(x). 1. Modèles simplifiés (suffisant pour): – boucler ; – déterminer le cahier des charge des composants; – donner une image d’ensemble des composants (masse, coût …). Conclusion : Élaboration des cahiers des charges dans une approche systémique ! 2. Modèles détaillés - modèle analytique - modèle numérique - modèle mixte (mélange entre analytique et numérique) –… – dimensionner le composant; moteur – détaillé autres – simplifié. Dimensionner le moteur dans une approche systémique. Conclusion : Conception des composants dans une approche systémique ! 18.


(20) 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. Le cahier des charges du Déval-kart : - le profile géographique ; - le profile de vitesse en fonction de la distance.. altitude (m). 140. Prototype du Moteur-Roue. descente 100 avec ou sans récupération d'énergie 80 0. vitesse (km/h). Kart de Loisir. 120. [Brisset]. Fin. Début monté électrique. 500 distance (m) 1000. 1500. 500. 1500. 20. 10. 0 0. 1000. distance (m). Propulsé par deux moteurs de type moteur-roue Batterie NiMH. Modèle inverse de dimensionnement !. Conditions d’Opération : - 8 heures/jour; - 10 minutes/cycle (8+2); - 50 cycles/jour. 67 équations & 78 variables !. 20.

(21) 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. Le problème de conception optimale systémique Concevoir le moteur pour une application spécifique en régime variable. Composant sans le système. 1. min M m ( x) x. Masse du Moteur – Ne prend en compte que le moteur électrique. 2. min M W ( x) x. Masse du Kart – Prend en compte le système entier. ci ( x) ≤ 0  ceq j ( x) = 0  lbk ≤ xk ≤ ubk. i = 1, ... , p. Composant dans (par) le système. j = 1, ... , q k = 1, ... , n. Le cahier des charges du moteur-roue :. Pas de Couple nominal mais contrainte sur la température maximale du moteur < 120°C. Pas de Vitesse nominale mais contrainte sur le temps de montée du courant < 1/30 de la période électrique. 21.

(22) 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. Schéma du problème d’optimisation. 9 variables de conception Diamètre alésage Stator (Ds) [0,15; 0,33] Longueur magnétique du moteur (Lm) [0,03; 0,2] Induction dans l’entrefer (Be) [0,5; 0,76] Induction dans la culasse stator (Bcs) [0,6; 1,4] Densité du courant (J) [1e6; 5e6] Couple nominal (C*) [1; 100] Vitesse nominale (Ω Ω*) [10; 300] Énergie exigée à la batterie (Eb) [10; 5000] Induction moyenne dans les dents (Bd) [0,6; 1,6]. l’objectif. 0,189 0,45 0,75. Masse du Moteur ou Masse du Véhicule Dext < 0,3 Dint > 0,02 Imax > 125. 0,8. tIrMax < 1/30. 3e 6. TcMax < 120. 20. E < bVt/2. 9 contraintes d’inégalité min(toLog) > 0,01. 75,5. Cmax < 5·C*. 1045. Discr > 1e-6. 1. Eb_out = Eb. 1 contraintes d’égalité. 22.

(23) 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. Schéma du processus de conception optimale systémique Boucle de l’algorithme d’optimisation avec contraintes. 3. cycle Paramètres constants. Dimensionnement des composants. Moteur Roue. Variables de conception x. Ds [0.1 0.33] Lm [0.3 0.5] Be [0.5 0.76] Bcs [0.6 1.4] J [1e6 5e6] C* [1 100] Ω* [10 300] Eb_in [10 8e4] Bd [0.6 1.6]. inverse 1modèle dynamique –. statique –. B. Modèle détaillé [Brisset 2005]. Batterie Modèles simplifiés. Mb = Cb = =. Eb _ in sE NiMH. sC NiMH ⋅ Eb _ in 1000. ηm. Ev. C. drive cycle. vehicle's dynamics. <cyc>. <veh>. <mot>. vehicle performances. 1 to n drive train performances. ηc. Em. whell electric motors. converters. <ond>. vers 2 dynamique statique. ηb. Ec. Eb. battery. n to 1. A. <bat>. drive train components. Ω(t ) Ω* 2  C (t )  PJ (t ) = PJ* ⋅  *   C . (. Élaboration des cahiers de charges des composants. caractéristiques de composants. Cmax = max (C (t ) ). PF (t ) = PF* ⋅. TC (t ) = f1 Ω(t ), C 2 (t ), Rth , Cth. fonction objectif f(x) 1. min(Mm) 2. min(MW). Ω max = max (Ω(t ) ). ). (. Tmax = max (Tc(t ) ). ). t1 (t ) = f 2 C (t ), Ω(t ), I * , R ph , etc. f (t ) = f 3 (Ω(t ) ) etc.. PJ*. B. tIrmax = max(t1 (t ) ⋅ f (t )). Eb _ out = 1.25 ⋅ end (Eb (t ) ). Cmax. PF*. Ωmax. R*ph. Tmax. ... Mb Cb. B. tIrmax Eb _ out etc.. B contraintes non-linéaires d’égalité et d’inégalité c(x) et ceq(x) Eb _ in = Eb _ out Dext < 0.3. Dint > 0.026 I max > 125 tIrmax < 1 / 30 TC max < 120. E < Vb / 2 min(toLog ) > 0 Cmax < 5 ⋅ C. Discr > 1e. *. −6. Condition d’égalité entre Eb calculée par la partie 2 Eb_out et Eb utilisée pour le dimensionnement Eb_in Le diamètre extérieur Dext doit être inférieur à 0,3 m Le diamètre intérieur Dint doit être supérieur à 0,026m Le courant maximal Imax doit être supérieur à 125A (voir [Brisset 2005]) Le temps maximale de la montée du courant tIrmax inférieur à 1/30 de la période électrique La température dynamique maximale des aimants et bobinage TCmax doit être inférieure à 120°C La tension électromotrice E doit être inférieure à Vb/2 (Vb – la tension de la batterie et du moteur) [Brisset 2005] Condition pour avoir un logarithme positive (afin d’avoir un modèle du moteur fiable, voir [Brisset 2005]) Couple maximal Cmax inférieur à 5 fois le couple nominal C* Le discriminant doit être supérieur à 10-6 (spécifique au modèle du moteur, voir [Brisset 2005]). 23.

(24) 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. Résultats d’optimisation L’évolution de la température du moteur pendant les 50 cycles pour les 2 solutions optimales. L’évolution du rendement du moteur sur un cycle pour les 2 solutions optimales 1. Contrainte sur la temperature maximale 120 110 100 (2.a) - Minimisation de la masse du moteur (2.b) - Minimisation de la masse totale. 90 80 70 60 50 0. 0.5. 1 1.5 2 Temps du cycle (secondes). 2.5. 3 x 10. 4. Rendement du moteur sur cycle (/). Tc - Température du Moteur (°C). 130. 0.8. 0.6. 0.4. (2.b) - Minimisation de la masse totale. 0.2 (2.a) - Minimisation de la masse du moteur 0 0. 100. 200 300 Temps (secondes). 400. 500. Minimisation de la masse du moteur la température est sur la contrainte pertes inférieures, donc une température inférieure. Minimisation de la masse totale du kart Minimisation de l’énergie de la batterie Rendement du moteur est supérieur 24.

(25) 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. Forme optimale des moteurs :. a) Minimisation de la masse du moteur;. b) Minimisation de la masse totale du kart.. 140 [mm]. 140 [mm]. 120. 120. 100. 100. 80. 80. 60. 60. 40. 40. 20 0. 20. a) -40. 0. 20. 40. 60. 80. 100 120 140 [mm]. 0. b) -40. 0. 20. 40. 60. 80. 100 120 140 [mm]. Même modèle, mais résultats différents car les objectifs sont différents !. 25.

(26) 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. Résultats d’optimisation. Nom de la Variable Variables de Conception Ds Diamètre Alésage Stator Lm Longueur Magnétique du Moteur Be Induction dans l’Entrefer Bcs Induction dans la Culasse Stator J Densité du Courant C* Couple Nominal du Moteur Vitesse Nominale du Moteur Ω* Eb Énergie exigée à la batterie Bd Induction moyenne dans les dents Autres Cmax Couple Maximal Vitesse Maximale Ωmax Tmax Température Maximale Dext Diamètre Extérieur du Moteur Mm Masse du Moteur Rendement du Moteur (nominal) ηm PF Pertes Fer (nominal) PJ Pertes Joule (nominal) Cb Coût de la Batterie Mb Masse de la Batterie MW Masse totale du Kart Temps Moyen d’une Optimisation. min(Mm). min(MW). Unités. 0,208 0,03 0,68 1,4 2,4e6 7,8 114,6 3,149 1,6. 0,218 0,032 0,76 1,4 1,2e6 7,5 59,6 2,098 1,6. m m T T A/m2 Nm rad/s kWh T. 39,3 38,5 120 0,232 5,4 0,92 48,3 13,9 787 45 249,8 ~25. 37,4 38,5 76,3 0,248 8,1 0,9 28,9 5,3 524 30 240,4 ~47. Nm rad/s °C m kg / W W € kg kg minutes. Rendement du moteur sur cycle (/). 1. 0.8. 0.6. La contrainte sur température (2.b) - la Minimisation de la masse totale maximale du moteur permet de 0.2 (2.a) - Minimisation de la masse du moteur sous-dimensionner le moteur 0 0 100 (downsizing) 200 300 400 500 downsizing Temps (secondes) 0.4. Il est important de prendre en compte le cycle de fonctionnement ! Il est important de prendre en compte le système entier dans le processus de conception (les solutions sont différentes) !. Conclusion : L’application met en évidence l’intérêt d’une approche systémique ! 26.

(27) Sommaire. METHODOLOGIE POUR LA CONCEPTION OPTIMALE SYSTEMIQUE 1. La nécessité d’une conception optimale systémique 2. Orientation du modèle pour la conception 3. Modèle de conception optimale systémique de la chaîne de traction d’un VE. CONCEPTION D’UN COMPOSANT DANS UNE APPROCHE SYSTEMIQUE 4. Conception d’un moteur-roue par une approche systémique. 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé CONCLUSIONS 27.

(28) 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé. Le Multi-Modèle et le Problème d’Optimisation. (moteur de traction à aimant permanent). Multi-modèle multi-physique du moteur électrique utilisé pour le dimensionnement. l’objectif. 7 variables de conception Boucle d’ d’optimisation avec contraints. R. [0.1. 0.3]. MultiMulti-Modè Modèle MultiMulti-Physique du Moteur. ES [0.002 0.04] ER [0.002 0.04] EW [0.005 0.04] J. [1. - MN Phénomène électromagnétique. - MA Phénomène thermique. LT/2 [0.001 0.005]. C = 200 Nm LS ≤ 1e-3 m. 1 contraintes d’égalité. TW ≤ 90 °C BS ≤ 1.8 T. 10]. EPM [0.002 0.02]. Masse ou Volume. - MS Phénomène vibro-acoustique. BR ≤ 1.8 T BT ≤ 1.8 T N ≤ 70 dB. R ES ER EW J EPM LT/2. – – – – – – –. MN - Modè Modèle Numé Numérique, MS - Modè Modèle Surrogate. Rayon extérieur du moteur (m) C – Épaisseur Culasse stator (m) LS – Épaisseur Culasse rotor (m) TW – BS – Hauteur d’Encoche (m) Densité du Courant (A/mm2) BR – Épaisseur Aimant (m) BT – Épaisseur de Demi Dent (m) N –. MA - Modè Modèle Analytique,. 6 contraintes d’inégalité. Couple (Nm) Largeur de l’ouverture d’encoche (m) Température du Bobinage (°C) Induction magnétique dans la Culasse Stator (T) Induction magnétique dans la Culasse Rotor (T) Induction magnétique dans les Dents (T) Bruit maximale sur la plage de vitesse (dB). 28.

(29) 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé. Le Multi-Modèle et le Problème d’Optimisation. (moteur de traction à aimant permanent) Rbob. j Risoiso-co R co. Riso. Multi-modèle multi-physique du moteur électrique utiliséT1pour le dimensionnement T2 T3 T4 Pj. 7 variables de conception R. Bobinage. 0.3]. ES [0.002 0.04] - MN Phénomène électromagnétique. ER [0.002 0.04] 160. 140. EW [0.005 0.04] J. [1. l’objectif. T7 Rext Tref. Couronne statorique. T8. Air ambiant. C = 200 Nm. - MA Phénomène thermique. LS ≤ 1e-3 m. 1 contraintes d’égalité. TW ≤ 90 °C BS ≤ 1.8 T. - MS Phénomène vibro-acoustique. LT/2 [0.001 0.005]. BR ≤ 1.8 T BT ≤ 1.8 T N ≤ 70 dB. MN - Modè Modèle Numé Numérique, MA - Modè Modè95le Analytique, 6 contraintes d’inégalité MS - Modè Modèle Surrogate. 90 90 Rayon extérieur du moteur (m) C – Couple (Nm) 85 Épaisseur Culasse stator (m) LS – Largeur de85l’ouverture d’encoche (m) Épaisseur Culasse rotor (m) TW – Température du Bobinage (°C) 80 80 BS – Induction magnétique dans la Culasse Stator (T) Hauteur d’Encoche (m) 75 du Courant Densité (A/mm2) BR – Induction magnétique dans la Culasse Rotor (T) 75 Épaisseur Aimant (m) BT – a) Induction magnétique a) dans les Dents (T) 70 Épaisseur de Demi Dent (m) N – b) Bruit maximale sur la plage de vitesse (dB) 70 b) 95. R ES ER EW J EPM LT/2. – – – – – – –. Bruit maximale (dB). 120. Isolant. 10]. EPM [0.002 0.02]. T6. Masse ou Volume. MultiMulti-Modè Modèle MultiMulti-Physique du Moteur. 65. c) d). 60 55 0.1. 0.15. 0.2. 0.25. Rayon exterieur du moteur (m). 0.3. Bruit maximale (dB). 180. [0.1. T5. Pfer. Boucle d’ d’optimisation avec contraints. 200. Rfco. Rcoco-ca Rca. 65. c) d). 60 0. 0.01. 0.02. 0.03. Culasse stator (m). 0.04. 29.

(30) 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé. Résultats :. Convergence des variables de conception et de la fonction objectif en 51 itérations pour la minimisation de la masse sans contrainte sur le bruit. 6. 0.2. 4. 2. mj. 4. 0.18. 0 0. 10. 20. 30. 40. 50. Densité du Courant (J). 8. 0.22 mRextS. 6 mj. Rayon extérieur du moteur (R). 0.24. 0.22. 2. 0.16 0. 10. 20. 30. 40. 0.2 0.18. 0 70. 50. Rayon extérieur du moteur (R). 0.24. mRextS. Densité du Courant (J). 8. L’évolution des variables de conception pendant la convergence en fonction de l’objectif pour la minimisation de la masse sans la contrainte sur le bruit. 80. 90. 100. 110. 0.16 70. 80. Épaisseur Culasse stator (ES). 0.025. Épaisseur Culasse rotor (ER). 0.025. Épaisseur Culasse stator (ES). 0.025. 0.02. 0.02. 0.02. 0.015. 0.015. 0.015. 0.015. 10. 20. 30. 40. 50. 0.01 0. 10. 20. 30. 40. 50. 0.01 70. 80. 90. 100. 110. 0.01 70. 80. 3.6. -3. Épaisseur Aimant (EPM). 3.8. 3.2. mEpDemiDent. 3.4. 3 0. x 10. 8 mEpPM. mEpDemiDent. 10. 6 4. 10. 20. 30. 40. 50. 2 0. 10. 20. 30. 40. 50. -3 x 10 Épaisseur du Demi Dent (LT/2). 10. 3.4 3.2 3 70. Hauteur d’Encoche (EW). 110. Fonction Objectif – Masse Moteur. 0.02. 0.015. 90. 0.015. 0.01. 80. 0.01. 70 0. 0.005 70. 20. 30. 40. 50. 10. 20. 30. 40. 50. -3. 110. Épaisseur Aimant (EPM). 6. 80. 90. 100. 110. 2 70. 80. 90. 100. mMassTotal. Hauteur d’Encoche (EW). 100. 10. x 10. 0.025. 0.02. 0.005 0. 100. 4. mMassTotal. 0.025. 90. 8. 3.6 mEpPM. -3. x 10 Épaisseur du Demi Dent (LT/2). 110. mMassTotal. mMassTotal. 3.8. 100. Épaisseur Culasse rotor (ER). 0.025. 0.02. 0.01 0. 90 mMassTotal. mMassTotal. 30 80. 90. 100. 110. 110.

(31) 5. Dimensionnement par un modèle multi-physique détaillé. Résultats d’optimisation – Configurations optimales du moteur : Masse. Masse & Bruit. Forme d’anneau avec un circuit magnétique saturé. Forme différente 26% plus petit 23% plus lourd a) 88dB. Volume. Forme différente 33% plus petit 40% plus lourd. b) 70dB. Volume & Bruit. faible variation de forme faible variation du bruit ! c) 73dB. d) 70dB. Conclusion : Prémisse de la conception simultanée multidisciplinaire ! - en adaptant la structure aux caractéristiques désirées - grâce à l’approche multidisciplinaire. 31.


(33) CONCLUSIONS. Justifie le besoin d’une approche de conception optimale systémique Définit la meilleure orientation pour la conception (très important lors de la conception des systèmes complexes). Méthodologie rationnelle et générale pour la conception optimale systémique (basée sur la meilleure orientation + structure claire et logique). Développement du logiciel monVEOptim (afin d’appliquer la méthodologie aux cas spécifiques de conception). Granularité & méthode pour construire un modèle bien adapté à l’objectif Mis en évidence l’utilité de la méthodologie (Élaboration des cahiers des charges & Conception des composants dans une approche systémique). Applications : - approche systémique. (système optimal). - dimensionner pour un cycle de fonctionnement - approche multidisciplinaire. (adapté aux besoins). (solutions originales). Perspectives : multidisciplinaire & systémique Aider à la conception de nouveaux produits bien adaptés aux sous-systèmes et systèmes associés tout en intégrant les contraintes économiques et environnementales locales et globales. 33.

(34) Composants Électriques des Véhicules Urbains. Conception Optimale Systémique des Composants des Chaînes de Traction Electriques Victor Meşter Laboratoire L2EP, EA2697 Ecole Centrale de Lille Cité Scientifique - BP 48 F-59651 Villeneuve d’Ascq Cedex Email: victor.mester@ec-lille.fr. Soutenue par le Fonds Européen de Développement Régional et la région Nord Pas de Calais.

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