Méthodologies de réduction de modèles multiphysiques pour la conception et la commande d'une chaîne de traction électrique.
Thèse de Frédéric DA SILVA (Ingénierie numérique)
Type :
Doctorat
Date de soutenance :
24/11/2015
Lieu de soutenance :
Supméca
Mots-clés :
Réduction de modèle, POD, analyse modale, modes de composants, Thermique, Electromagnétisme, MRV, véhicule électrique, électronique de puissance
Co-Directeur(s) de thèse :
Co-encadrant(s) :
Gael CHEVALLIER, Jean-Yves CHOLEY
Co-encadrant(s) externe(s) :
M. CHEVALLLIER Gaël - FEMTO-ST
Financement :
CIFRE
Partenaire industriel :
Renault
Ecole doctorale :
Université PARIS-SACLAY
Jury :
Alain RIVIERE - co-directeur
Gael CHEVALLIER - encadrant
Jean-Yves CHOLEY - encadrant
M. BALMES Etienne - Arts et Métiers ParisTech – PIMM - rapporteur
M. VIVIER Stéphane - UTC – LEC - rapporteur
M. Jean-Mathieu MENCIK - INSA Centre Val de Loire - LMR
M.Ibrahim MOHAND-KACI - Renault SAS – Technocentre
Régis PLATEAUX
Résumé :
La simulation numérique occupe une part de plus en plus importante dans les phases de conception mais aussi de validation de systèmes innovants. Dans le cadre de la conception d’une chaîne de traction d’un véhicule électrique, la simulation numérique peut par exemple être employée pour choisir une technologie de moteur électrique ou encore pour mettre au point des stratégies de pilotage au regard de critères de décision tels que l’autonomie du véhicule, son coût mais aussi sa performance.Les systèmes devenant de plus en plus complexes, ils requièrent des simulations de plus en plus fines afin d’appréhender au mieux les phénomènes qu’ils mettent en œuvre - par exemple l’étude des pertes fer dans une machine électrique. L’utilisation de simulations 3D permet d’avoir des résultats très précis à l’échelle d’un organe mais ne se prête pas encore aujourd’hui à l’étude de systèmes de grande taille (c’est-à-dire avec beaucoup de degrés de liberté, de nombreux paramètres d’optimisation et plusieurs domaines de la Physique en jeu). En effet, les simulations 3D sont d’autant plus coûteuses en temps de calcul que le modèle à étudier contient de degrés de liberté. C’est pourquoi, depuis de nombreuses années les techniques de réduction de modèles attisent les développements. En effet, elles permettent de garantir un bon compromis entre le temps de calcul et la précision des résultats produits par les modèles réduits.
Nous nous intéressons ici à l’utilisation de ces techniques dans un contexte industriel autour de deux axes :
l’étude de phénomènes thermiques (dans les modules d’électronique de puissance)
l’étude de phénomènes électromagnétiques (dans les machines électriques