Modélisation et conception optimale d’un moteur linéaire à induction pour système de traction ferroviaire

par Jinlin Gong

Thèse de doctorat en Génie Electrique

Sous la direction de Pascal Brochet et de Frédéric Gillon.

Le président du jury était Abdelmounaïm Tounzi.

Le jury était composé de Stéphane Vivier, Ghislain Remy, Stéphane Brisset, Julien Pouget.

Les rapporteurs étaient Christophe Espanet, Noureddine Takorabet.


  • Résumé

    Cette thèse porte sur l’étude des performances du moteur linéaire de référence par la méthode d’analyse éléments finis, et la conception optimale sur un modèle lourd en temps de calcul. La méthode éléments finis est utilisée pour étudier les performances du moteur linéaire de référence, car le modèle analytique d’un moteur linéaire est difficile à construire dû aux effets d’extrémités. Le modèle éléments finis (MEF) 2D permet de prendre en compte l’effet d’extrémité de longueur finie. L’effet d’extrémité de largeur finie est intégré au modèle 2D en faisant varier la conductivité du secondaire et en ajoutant une inductance de tête de bobines. Ensuite, le couplage entre le MEF 3D magnétique et thermique permet de prendre en compte tous les effets d’extrémité et de l’influence de la température. Un banc d’essais est construit pour valider les modélisations éléments finis. La comparaison entre les différents modèles montre l’importance du modèle couplé. L’optimisation directe sur un MEF est très couteuse en temps de calcul. Les stratégies d’intégrer un modèle de substitution au lieu d’un MEF sont étudiées. L’optimisation directe sur un modèle de substitution et l’algorithme Efficient Global Optimisation (EGO) sont comparés. Un algorithme Space Mapping (SM) 3 niveaux est proposé. Les résultats des cas tests montrent que le SM 3 niveaux est plus efficace par rapport à l’algorithme SM 2 niveaux. Une nouvelle stratégie d’optimisation avec un faible budget d’évaluation du MEF est proposée et testée dans le contexte d’une modélisation difficile. La stratégie proposée permet d’évaluer les MEF en parallèle, ainsi permet un gain considérable de réduction du temps d’optimisation.

  • Titre traduit

    Modeling and optimal design of a linear induction motor for railway system


  • Résumé

    This thesis focuses on studying the performance of the linear induction motor using the method of finite element analysis, and the optimal design on a time-costly model. The finite element method is used to study the performance of the linear induction motor. Firstly, the 2D finite element model (FEM) is constructed, which allows taking into account the longitudinal end effects. The transverse edge effects are taken into account within 2D model by varying the conductivity of the secondary and by adding the inductance of the winding overhang. Secondly, a coupled model between the magnetic and thermal 3D FEM is built which allows taking into account both the end effects and the temperature influence. Finally, a test bench is realized to validate the models. The comparison between the different models shows the importance of the coupled model. Optimal design using finite element modeling tools is a complex task and also time-costly. The surrogate model-assisted optimization strategies are studied. The direct surrogate model-assisted optimization and the Efficient Global Optimization are compared. A three-level output space-mapping technique is proposed to reduce the computation time. The optimization results show that the proposed algorithm allows saving a substantial computation time compared to the classical two level output space-mapping. Using the 3D FEM, a multi-objective optimization with a progressive improvement of a surrogate model is proposed. The proposed strategy evaluates the FEM in parallel. A 3D Pareto front composed of the finite element model evaluation results is obtained, which allows taking the decision for the engineering design.


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