Optimisation de la conception du moteur synchrone à excitation hybride pour véhicules électriques à haute performance
- Date :
- Cet événement est passé.
- Type :
- Soutenance de thèse
- Lieu :
- Local C1-3114 de la Faculté de génie
Description :
Doctorant: Ahmad Shah Mohammadi
Directeur de recherche: Joao Pedro Fernandes Trovao
Président du jury: Ruben Gonzalez-Rubio
Résumé: Depuis les années 1970, les préoccupations de l’humanité envers les changements climatiques ont poussé les chercheurs à effectuer des études approfondies sur l’optimisation des machines électriques, dans le but de développer des véhicules électriques plus performants et moins énergivores. Cette thèse propose une méthodologie pour améliorer la performance magnétique, minimiser le coût, et maximiser l’efficacité globale d’une machine synchrone à excitation hybride (HESM) pour un véhicule électrique et un cycle de conduite donnés. Une optimisation multiniveau avec une interaction composant-système (conception systémique) est proposée et validée. L’optimisation au niveau du composant est fondée sur l’algorithme génétique de tri non dominé (NSGA-II). Grâce à cet algorithme, une nouvelle formulation pour les fonctions objectif est proposée dans le but d’améliorer la performance magnétique de la machine, et minimiser son coût de fabrication. Après avoir optimisé onze HESMs au niveau du composant, une optimisation au niveau du système est réalisée pour trouver la HESM ayant le plus haut rendement global sur un cycle de conduite donné. Une validation de la conception finale de la HESM montre qu’on obtient un rendement global sur le cycle de conduite de 18,65% supérieur au rendement d’une machine synchrone à excitation séparée équivalente, et de 15,8% supérieur au rendement d’une machine à aimant permanent.
Directeur de recherche: Joao Pedro Fernandes Trovao
Président du jury: Ruben Gonzalez-Rubio
Résumé: Depuis les années 1970, les préoccupations de l’humanité envers les changements climatiques ont poussé les chercheurs à effectuer des études approfondies sur l’optimisation des machines électriques, dans le but de développer des véhicules électriques plus performants et moins énergivores. Cette thèse propose une méthodologie pour améliorer la performance magnétique, minimiser le coût, et maximiser l’efficacité globale d’une machine synchrone à excitation hybride (HESM) pour un véhicule électrique et un cycle de conduite donnés. Une optimisation multiniveau avec une interaction composant-système (conception systémique) est proposée et validée. L’optimisation au niveau du composant est fondée sur l’algorithme génétique de tri non dominé (NSGA-II). Grâce à cet algorithme, une nouvelle formulation pour les fonctions objectif est proposée dans le but d’améliorer la performance magnétique de la machine, et minimiser son coût de fabrication. Après avoir optimisé onze HESMs au niveau du composant, une optimisation au niveau du système est réalisée pour trouver la HESM ayant le plus haut rendement global sur un cycle de conduite donné. Une validation de la conception finale de la HESM montre qu’on obtient un rendement global sur le cycle de conduite de 18,65% supérieur au rendement d’une machine synchrone à excitation séparée équivalente, et de 15,8% supérieur au rendement d’une machine à aimant permanent.