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L’électrification intelligente au service de la transition énergétique

Smart electrification towards energy transition

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Soutenance de thèse de Juliana FERNANDES CARDOSO

Publié le 25 août 2020
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28 août 2020

Soutenance de thèse de
Juliana FERNANDES CARDOSO intitulée
"Démarche de pré-dimensionnement d’une machine électrique pour véhicule électrique : optimisation sur cycle de fonctionnement avec contraintes de l’entraînement électrique"


En raison des restrictions dues à la Covid-19, seul un nombre restreint de personnes pourra assister à la soutenance en présentiel mais vous pouvez assister à la soutenance à distance au lien suivant :  https://global.gotomeeting.com/join/350788005

Vendredi 28 Août 2020 à 10h


G2Elab
site GreEn-ER
21 avenue des Martyrs
38000 Grenoble.


Accès Tram B, arrêt Cité internationale

Vendredi 28 Août 2020

diplome

diplome

Résumé
Le problème environnemental est en train de changer la façon dont nous voyons nos besoins. Dans tous les secteurs d’activité humaine, de nouvelles solutions sont cherchées qui puissent permettre la durabilité de notre mode de vie. Dans ce contexte, le secteur du transport routier s’est tourné vers le véhicule électrique. Cette solution pose des défis, du point de vue de la conception du système de la chaîne de traction, liés à la complexité du système même et au cycle de fonctionnement du véhicule.
Dans ce travail, nous proposons une méthodologie de préconception par optimisation de l’ensemble « machine électrique et onduleur de tension » prenant en compte le cycle de fonctionnement du système. Pour cela, nous développons un modèle semi-analytique d’une machine synchrone à aimants permanents et présentons un modèle analytique des pertes dans l’onduleur de tension. Nous développons ensuite une méthodologie de traitement des cycles de fonctionnement, afin de représenter un cycle complet par un nombre limité de points de fonctionnement. Finalement, nous utilisons les modèles créés et cette méthode de traitement afin de définir un problème d’optimisation. La solution de ce problème, en utilisant l’algorithme d’optimisation Sequential Quadratic Programming, permet le dimensionnement par optimisation d’une machine de référence pour différents cycles de fonctionnement.
 
Abstract
The environmental problem is changing the way to see our own needs. In order to make living the way we do sustainable, new solutions are being developed in every aspect of human life. In this context, the transport sector turned to the electrical vehicle. This technology is challenging from a powertrain design viewpoint, due mainly to the system complexity and the vehicle drive cycle.
In this work, we propose a pre-design by optimization methodology for the electrical machine and the voltage inverter, considering a target drive cycle. In order to do so, we develop a semi-analytical model of a permanent magnet synchronous machine and present an analytical model of the voltage inverter losses. Then, we develop a method to simplify drive cycles so as to represent a whole cycle by a reduced number of operating points. Finally, we use the developed models and the cycle treatment method in order to create an optimization problem. By using the Sequential Quadratic Programming algorithm to solve this optimization problem, we perform the design by optimization of a reference machine considering different drive cycles.

Les membres du jury sont :

M. Stéphane BRISSET, Professeur des universités à l’Ecole Centrale de Lille, Examinateur
M. Mohammed El-Hadi ZAIM, Professeur des universités à l’Université de Nantes, Rapporteur
M. Emmanuel VINOT, Chargé de recherches à IFSTTAR, Rapporteur
Mme Lamya ABDELJALIL BELHAJ, Docteur-ingénieur au Groupe PSA, Examinateur
Mme Afef LEBOUC, Directeur de recherches au CNRS, Examinateur
M. Christian CHILLET, Chargé de recherches au CNRS, Co-encadrant
M. Laurent GERBAUD, Professeur des universités à l’Université Grenoble Alpes, Directeur de thèse

 
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mise à jour le 25 août 2020

A
Laboratoire G2Elab Laboratoire G2Elab
Bâtiment GreEn-ER, 21 avenue des martyrs - CS 90624
Grenoble
38031 Grenoble Cedex 1
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