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Soutenance de thèse de Huong Thao Le Luong

par Isabelle Clarysse - publié le

Huong Thao Le Luong

soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés

"Conception optimale d’un moteur synchrone à rotor bobiné modulaire à hautes performances pour une application embarquée"

La soutenance se déroulera le jeudi 18 Octobre 2018 à 10h00 en salle C002 (Salle des thèses) de l’ENSEEIHT

Composition du jury

Mme Carole HENAUX - INP Toulouse
M. Frédéric MESSINE - INP Toulouse
M. Pascal BROCHET - Ecole Centrale de Lille
Mme Sonia CAFIERI - Ecole Nationale de l’Aviation Civile
M. Frédéric GILLON - Ecole Centrale de Lille
M. Jean-Frédéric CHARPENTIER - Ecole Navale

Résumé :

Cette thèse est dédiée à la conception optimale de la machine synchrone à rotor bobiné modulaire sans balais pour les systèmes embarqués. Cette machine est basée sur une structure POKI-POKITM développée par Mitsubishi Electric Coopération avec les convertisseurs de puissance intégrée pour augmenter la capacité de tolérance aux défauts. L’analyse électromagnétique est utilisée pour étudier les différentes machines synchrones à rotor bobiné et donc, pour sélectionner la structure qui offre la meilleure tolérance aux défauts et les performances les plus élevées. D’abord, le choix des nombres de phases, d’encoches et de pôles est un point critique. Ensuite, quelques machines sont analysées et comparées selon les critères tels que le rendement, l’ondulation de couple. La machine avec 7 phases, 7 encoches et 6 pôles est alors choisie. Cette machine est ensuite comparée à la machine synchrone à aimant permanent monté en surface. Une fois la structure 7phases/7encoches/6pôles choisie, cette machine est optimisée en utilisant NOMAD (qui est un logiciel d’optimisation de boîte noire) afin de minimiser le volume externe sous les contraintes électromagnétiques, thermiques et mécaniques. Comme ce problème d’optimisation est difficile à résoudre, quelques relaxations ont été effectuées pour tester les différents algorithmes d’optimisation : fmincon (de Matlab) et NOMAD. En utilisant la méthode NOMAD basée sur l’algorithme Mesh Adaptive Direct Search, nous obtenons des résultats optimaux qui satisfont toutes les contraintes proposées. Il est nécessaire de valider ce design optimisé en vérifiant toutes les contraintes par des simulations électromagnétiques et thermiques en 3D. Enfin, un prototype de machine est construit et quelques tests expérimentaux sont réalisés.