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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/457
Titre: | Modélisation et optimisation de machines lentes à aimants permanents : machines à double saillance et à inversion de flux |
Auteur(s): | Saou, Rachid Zaim, Mohammed El Hadi, Directeur de thèse |
Mots-clés: | Inversion de flux Aimant permanent Basse vitesse Eléments finis Algorithme génétique |
Date de publication: | 2008 |
Résumé: | Pour répondre aux exigences spécifiques des applications à attaque directe à basse vitesse de rotation, plusieurs topologies de machines électriques ont été étudiées et proposées dans la littérature. L’avantage de l’entraînement direct réside dans la suppression des réducteurs de vitesse et des problèmes qui leur sont liés. Dans ce travail, nous optimisons la conception et analysons les performances électromagnétiques d’une machine basse vitesse à aimant permanent à double saillance (DSPM) et d’une machine basse vitesse à inversion de flux (FRM) dédiées aux applications à entraînement direct. L’optimisation basée sur la maximisation du couple massique est réalisée par un algorithme génétique (AG) couplé à la méthode des éléments finis (MEF). Les caractéristiques des deux machines optimisées sont ensuite analysées et comparées. Le coût au couple ainsi que le couple volumique des deux machines sont enfin comparés à ceux d’autres topologies. La thèse débute par un état de l’art des différentes solutions existantes pour les entraînements direct à basse vitesse. Elle se concentre essentiellement sur quelques topologies qui sont prometteuses pour les applications considérées en présentant des exemples de réalisation de prototypes de laboratoire et en industrie. C’est l’objet du premier chapitre Le deuxième chapitre, met en place les outils mathématiques utilisés dans la suite du travail. Nous y abordons, en particulier, les équations de l'électromagnétisme, la présentation de la méthode des éléments finis. Par la suite, nous passons en revue les méthodes les plus en vue pour l’optimisation de structures électromagnétiques et parmi les méthodes d’optimisation stochastiques, nous nous attardons sur les algorithmes génétiques. Au troisième chapitre, nous exposons les bases théoriques relatives à la constitution, au principe de fonctionnement, aux équations de base et à l'alimentation des machines à réluctance variable à double saillance (MRVDS). Nous nous intéressons ensuite aux structures à réluctance variable à plots dentés destinés aux entraînements à basse vitesse de rotation. Nous proposons en fin de chapitre une contribution pour un modèle analytique simplifié en régime linéaire d’une MRVDS à grosses dents. Le quatrième chapitre s’attaque à la modélisation et la conception d’une DSPM de 10 kW, 50 tr/mn. Cette structure triphasée est à réluctance variable à double saillance excitée par des aimants NdFeB non tournants logés dans la culasse du stator. L'optimisation des dimensions de la machine est effectuée par un algorithme génétique, développé à cet effet, combiné avec la méthode des éléments finis. L'objectif est de maximiser le couple massique. Le cinquième chapitre est consacré à la conception électromagnétique et à l'optimisation par un algorithme génétique combiné avec la méthode des éléments finis d’une autre structure à attaque directe de 10 kW, 50 tr/min appelée machine à inversion de flux (FRM). Cette structure est globalement identique à la DSPM mais excitée par des aimants situés sur la surface interne des plots statoriques. L’optimisation est pareillement axée sur la maximisation du couple massique. Dans le dernier chapitre sont analysées et comparées les caractéristiques électromagnétiques des deux machines optimisées obtenues par éléments finis. Les machines conçues sont ensuite comparées à d’autres topologies de machines basse vitesse sur deux critères: le couple volumique et le coût par unité de couple. |
Description: | Thèse de Doctorat : Électrotechnique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2008 |
URI/URL: | http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/457 |
Collection(s) : | Département Electrotechnique |
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