Thèse soutenue

Contribution à la modélisation CEM d'une chaîne d'actionnement pour une application automobile
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Auteur / Autrice : Mohamed Touré
Direction : Françoise PaladianMohamed Bensetti
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Electromagnétisme
Date : Soutenance le 19/03/2019
Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Pascal (Aubière, Puy-de-Dôme)
Jury : Président / Présidente : Nadir Idir
Examinateurs / Examinatrices : Flavio Canavero, Florent Robert, Laurent Dufour
Rapporteurs / Rapporteuses : Edith Clavel, Bertrand Revol

Mots clés

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Résumé

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Nos travaux portent sur l’étude d’une méthodologie de modélisation prédictive CEM en émission conduite pour une chaîne d’actionnement (CA). L’objectif ultime, lié à l’utilisation de ces modèles pour le dimensionnement de ce système, est basé sur une optimisation sous contraintes (conception sous contraintes). Au delà de l’application, nous cherchons à mettre en exergue les bénéfices d’une modélisation multi-niveaux dans la recherche d’un compromis entre la précision et la durée de simulation de ces modèles. Dès lors, le but sera d’obtenir un modèle prédictif pour les perturbations électromagnétiques (PEM) d’émission conduite provenant de la CA étudiée et de confronter les résultats de simulations aux résultats expérimentaux. Pour ce faire, le développement d’un premier modèle représentatif des différents phénomènes physiques intervenant dans le système est nécessaire de façon à simuler ces PEM. Dans le but d’améliorer la précision et la durée de simulation de ce premier modèle, nous nous sommes intéressés à l’application d’un algorithme de macromodélisation passive permettant d’obtenir un macromodèle précis et rapide à évaluer, ce qui permet d’en faire un prétendant idoine en vue d’une optimisation. Ensuite, dans le cadre d’une optimisation sous contraintes, nous avons proposé une illustration de l’utilisation du modèle CEM établi pour la CA étudiée. Cette optimisation par évolution différentielle se limitera au dimensionnement d’un filtre CEM, en faisant intervenir, à cette occasion, des contraintes reflétant la réduction des sources d’échauffement.