Outils pour le dimensionnement efficace des systèmes électromécaniques

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1 Outils pour le dimensionnement efficace des systèmes électromécaniques Stéphane VIVIER Soutenance de HDR 02 décembre 2011 UTC - LEC

2 Sommaire Parcours Activités d enseignement Activités de recherche Travaux de recherche Bilan & Perspectives 2

3 Parcours & Activités

4 Parcours Diplôme d ingénieur ESIEE (Ecole Supérieure d ingénieurs en Electronique et Electrotechnique) Amiens DEA FPMs(Faculté polytechnique de Mons - Belgique) Doctorat Ecole Centrale de Lille USTL (Université des Sciences et Technologies de Lille) [Service militaire] ATER (poste complet) IUT de Béthune Université d Artois ATER (poste complet) Ecole Centrale de Lille USTL (Université des Sciences et Technologies de Lille) Maître de conférences depuis 09/2004 UTC (Université de Technologie de Compiègne) 4

5 Activités d enseignement École Centrale de Lille Génie Électrique (général) / Probabilités / Statistiques IUT Béthune Machines électriques / Électronique UTD UTC 100 Électromagnétisme Responsable de l UV Robotique (filière) Machines électriques (filière) Électricité (tronc commun) Optique (tronc commun) Modélisation et Conception Optimale d Actionneurs Électriques (Master II) Responsable de l UE

6 Activités de recherche Positionnement Laboratoire d Electromécanique de Compiègne (LEC EA 1006) Actionneurs Electriques et Systèmes de motricité à énergie électrique embarquée AS2E COMEC Alimentation des Systèmes à Conception, Énergie Embarquée optimisation des machines électriques et de leur commande 6

7 Activités de recherche Activités contractuelles Projet AMS AirBooster Projet PREDIT 2007-/ Conception d un système embarqué de pompe à membrane pour la surcompression des gaz d échappement Conception d un actionneur linéaire résonnant haute dynamique, grands efforts Projet M2EI Projet PREDIT ~ Evaluation des concepts innovants pour l hybridation des véhicules 7

8 Activités de recherche Activités contractuelles Projet AREMA Projet PREDIT - ~ Conception des alternateurs automobiles à haut rendement Projet «Ferrofluide» Étude industrielle Étude d un trieur densimétrique de billes amagnétiques, à base de ferrofluide 8

9 Activités scientifiques Co-encadrements (50%) - Thèses Jérôme LEGRANGER Étude des machines brushless dans les applications moteurs-générateurs embarquées Anthony GIMENO Étude des alternateurs automobiles Caractérisation des pertes Radhouane KHLISSA Application des outils de dimensionnement efficace Publications 12 revues avec comités de lecture 33 articles en Conférences internationales 4 articles en Conférences nationales 2 brevets 9

10 Activités scientifiques Participation aux jurys de thèse 2, comme co-encadrant Jérôme LEGRANGER Anthony GIMENO 2, comme membre extérieur Aurélien VAUQUELIN (UTC) Jilin GONG (EC Lille) Comités de lecture EF2009, ICEM 2010, MATCOM Commissions de spécialistes / de sélection 10

11 Travaux de recherche

12 Travaux de recherche - Sommaire Vision unifiée des travaux Problématique & Outils Objet des travaux Modélisation Différentes physiques Différentes techniques Optimisation Différentes méthodes Différents supports 12

13 Travaux de recherche Problématique & Outils

14 Problématique Dimensionnement d un Système Électromécanique Source Électronique Action neur Charge mécanique Caractéristiques Performances Entrées x Système électromécanique réel y Sorties 14

15 Problématique Le «système réel» est dans tous les cas inexistant réellement, car: Soit il n a jamais été conçu / construit Soit il existe mais n est pas dimensionné de manière optimale Utilisation d un outil mathématique informatique permettant de se substituer au système «réel» Modélisation x Système électromécanique réel y x Modélisation du système électromécanique y mod Entrées Sorties Caractéristiques Performances 15

16 Problématique - Outils Dimensionnement d un Système Électromécanique But recherché: La conception optimale du système, par utilisation de sa modélisation Selon un cahier des charges (spécifications données a priori) Démarche privilégiée Optimisation Optimisation C.d.C. Modélisation du système Caractéristiques correspondantes de la modélisation Du système réel 16

17 Problématique - Outils Modélisation & Optimisation: Outils pour le dimensionnement Grand nombre de possibilités quant au choix de : La méthode de modélisation La procédure d optimisation Des combinaisons entre elles Intention des travaux : Déterminer un meilleur choix sur le plan de l efficacité globale du dimensionnement 17

18 Critère supplémentaire Outils pour le dimensionnement efficace des systèmes électromécaniques Notion d efficacité efficacité = Qualité de la solution Coût de la solution Qualité: Proximité avec la réalité Performances Coût d un dimensionnement Matériel utilisé Investissement des personnes Temps nécessaire Caractéristiques Variabilité des variables (tolérances / incertitudes) A l optimisation A la construction des modélisations 18

19 Travaux de recherche Modélisation

20 Modélisation x Modélisation? du système électromécanique y mod Constitution d une modélisation Modélisation Contenu Méthode Physiques Couplages Les phénomènes physiques à prendre en compte Comment les prendre en compte? 20

21 Modélisation Quelles physiques? Source Électroni que Électronique Action Mot neur Charge Charge mécaniqu mécanique e Aspects électriques Aspects magnétiques Aspects thermiques Aspects mécaniques Aspects économiques Un modèle par phénomène physique Une modélisation = Des modèles 21

22 Modélisation Physiques considérées R Fer pont S fer Surface équivalent e e r R irequ Aimant S ap i S couronne Contraintes - Déformations P. thermiques P. mécaniques Vibrations Acoustique P. électriques P. magnétiques π. µ 0. Ri π ln1 eh +. rmax1 1 Ri + lmi.ln π. µ. h mc 2. Ri + l mi ha 2. π. µ. l mi.2. ( R + l ) i mi 1 2. Re lme lh.ln 2. π. µ. h mi 2. Ri + lmi moy 22

23 Modélisation - Méthodes Construction d une modélisation Une histoire de choix multiples Des phénomènes physiques à considérer / De leur niveau de description Des techniques mathématiques et informatiques permettant de les prendre en compte De la nature des couplages à prendre en compte / De la manière dont ils sont décrits (naturel, faible, fort) De préférence les bons Relativement à un objectif d efficacité Hypothèses de construction d une modélisation Le moins possible Pour se rapprocher de la réalité modélisée Dans une finalité supérieure de dimensionnement Par optimisation 23

24 Modèles - Méthodes Quelles méthodes pour quelles physiques? Résolution nécessaire par ordinateur Seminumérique Numérique Écriture / Conception «à la main» Analytique X Écriture / Conception par ordinateur Résolution possible «à la main» 24

25 Modèles Approche analytique Avantages Rapide Inconvénients Hypothèses nombreuses et lourdes Souvent indispensable: Dérivable Peu précis Difficilement réutilisable Seule approche raisonnable (efficacité) pour le calcul de grandeurs secondaires Pertes fer (formules de Steinmetz, Bertotti) Donne des approximations utiles dans des configurations complexes Inductances Pertes dans les chignons Est utilisée par d autres approches de modélisation! Calcul des résistances des méthodes nodales Pré-dimensionnement Aide à la modélisation 25

26 Modèles Approche numérique Calcul de la solution physique en une multitude de points Méthodes avec ou sans maillage Avantages Au plus proche de la réalité (peu d hypothèses) Précis Réutilisable Inconvénients Coûteux à évaluer (3D - temporel) Nécessite un environnement de calcul Difficulté pour la dérivation Méthode des Éléments Finis Modélisation de référence Permet la modélisation multiphysique des actionneurs Magnétique Thermique Mécanique 26

27 Modèles A. semi-numérique Calcul de la solution physique par décomposition en tubes de flux Méthodes nodales Avantages Aussi proche de la réalité Que l on veut Aussi précis Que l on veut Inconvénients Coûteux et délicat à construire (pb des flux non canalisés) Nécessite un environnement de calcul Difficilement réutilisable Modélisation intermédiaire Permet la modélisation multiphysique des actionneurs Électrique Magnétique Thermique Offre une solution intéressante à la modélisation tridimensionnelle 27 Magnétique Thermique MSAPI - Réseau de reluctance axe q

28 Modélisation - Exemple Projet M2EI Modélisation multiphysique MSAPI Fonction alterno-démarreur Enchainement des modèles Couplages naturels et faibles Modèle mécanique Calcul statique de résistance du pont magnétique aux forces centrifuges Paramètres conception / d entrée Rôle de vérification de ce critère Modèle mécanique Modèle magnétique Fer pont S fer Estimation températures Modèle électrique h f hauteur pont Aimant S ap Modèle thermique Non Oui Températures? Performances 28

29 Modélisation - Exemple Projet M2EI Paramètres conception / d entrée Modèle magnétique Approche combinée 2 axes dq (Park) Cartographique de flux Évaluation des grandeurs magnétiques Couple / Pertes fer, Modèle mécanique Modèle magnétique Estimation températures Modèle électrique Modèle thermique Non Oui Températures? Performances Pertes fer Couple 29

30 Modélisation - Exemple Projet M2EI Paramètres conception / d entrée Modèle électrique Basé sur la cartographie de flux Génération d une commande (grandeurs électriques) Rendement maximal Modèle mécanique Modèle magnétique Estimation températures Modèle électrique Modèle thermique Non Oui Températures? Performances Rendement 30

31 Modélisation - Exemple Projet M2EI Paramètres conception / d entrée Modèle mécanique Modèle thermique Modèle nodal tridimensionnel non linéaire Estimations analytiques: Des coefficient de conduction de bobinage Des coefficient de convection (entrefer, ailettes, chignon, ) Modèle magnétique Estimation températures Modèle électrique Modèle thermique Non Oui Températures? Performances 31

32 Modélisation - Exemple Projet M2EI Types de modèles Temps de calcul Modèles Numériques Paramètres conception / d entrée FEM 2D statique Modèle mécanique Modèle magnétique Estimation températures Modèle électrique Modèles Semi-numériques Circuit électrique Thermique nodal Modèles Analytiques Corrélations convection Non Modèle thermique Températures? Oui Performances Résistance des matériaux Pertes fer Bertotti Précision 32

33 Travaux de recherche Dimensionnement par Optimisation

34 Dimensionnement Utilisation d une modélisation d un système x Modélisation y = f(x) y Modélisation Comprendre les variations des sorties en fonction des entrées Trouver les entrées correspondant à des sorties Amélioration Optimisation 34

35 Amélioration Comprendre et évaluer les variations des sorties en fonction des entrées Pourquoi? Les modélisations (multiphysiques) sont complexes Les liaisons entre les entrées et les sorties sont difficiles A apprécier / A quantifier Nécessité d outils supplémentaires aider à la compréhension des liaisons entre variables Méthode des Plans d Expériences Détermination d une liaison mathématique simple entre les entrées et les sorties Réalisation d une série d expériences différentes (plan d expériences) Ensemble de modalités de valeurs des entrées Déduction des valeurs des sorties pour ces valeurs d entrées 35

36 Amélioration Méthode des Plans d Expériences Surfaces de réponses Prise en compte des variations des sorties en fonction des entrées jugées influentes Fonctions de liaisons polynomiales 1 er ordre / 2 nd ordre Leur simplicité permet de déduire des directions privilégiées d améliorations possibles 36

37 Amélioration Optimisation Amélioration Processus simple Généralement en 1 étape Ne garantit pas l augmentation des performances Extension du concept: Optimisation Tout faire pour bénéficier d améliorations effectives des performances Itératif, convergent Processus plus complexe But: Déterminer la bonne (meilleure?) définition d un système tel qu il présente les performances attendues Selon un cahier des charges C.d.C. Optimisation Modélisation Modélisation du système électromécanique inversée Caractéristiques correspondantes de la modélisation Du système réel 37

38 Optimisation Optimisation Méthode Support Quelle technique d optimisation utiliser? Sur quoi optimiser? 38

39 Optimisation- Méthodes Méthodes d optimisation Optimisation Déterministe Stochastique Ordre 0 Ordre 1 Ordre 2 Alg. Génétiques Essaims particulaires Colonies de fourmis Simplexe séquentiel Pattern search Gradient conjugué Quasi- Newton SQP Avantages Inconvénients «Unicité» de la solution Coût limité Avantages Exhaustivité de la recherche Inconvénients (Très) coûteuses Optimum local Précises Simples à régler Ensemble de solutions (Plusieurs optimums Ensemble de Pareto) Peu précises Optimum global Délicates à régler Voie privilégiée Voie non utilisée 39

40 Optimisation- Méthodes Méthodes d optimisation Optimisation Déterministe Ordre 0 Ordre 1 Ordre 2 Ordre des dérivées utilisées Simplexe séquentiel Pattern search Gradient conjugué Quasi- Newton SQP Avantages Inconvénients Avantages Inconvénients Robustes (peu sensibles au bruit numérique) Facilementprojetables sur des grilles (incertitudes) Coût moyen Prise en compte des limites Coût faible Moins robustes Respect des limites (lagrangien augmenté) Voie privilégiée Solution utile 40

41 Optimisation - Supports Supports d optimisation Sur quoi appliquer les méthodes d optimisation? Comment choisir? Modélisation Optimisation directe Modélisations de faible coût Relations analytiques Réseaux nodaux simples Peu de couplages Modélisation «substitut» Optimisation indirecte Modélisations multiples Calage automatique de modèles (Mapping) Modélisations lourdes Approches numériques 3D / temporelles Couplages prépondérants 41

42 Optimisation directe La modélisation est utilisée directement pour calculer les sorties (performances) en fonction des entrées (caractéristiques) du système modélisé Avantages Accès direct à la modélisation (fiable) Ne nécessite rien d autre Inconvénients Selon la modélisation, coût pouvant être important Structure axisymétrique résonnante Optimisation par l algorithme du Simplexe Séquentiel Modèle nodal magnétique [350 évaluations 24min 33s] 42

43 Optimisation indirecte L optimisation directe est trop coûteuse dès que les coûts des évaluations de la modélisation deviennent trop élevés Avantages Accélération du processus d optimisation Compréhension des liens entrées sorties (Meth. Plans d Exp.) Inconvénients Nécessite la construction du substitut (Faible) Qualité du substitut pour un nombre d entrées important Substitution à la modélisation (multiphysique, proche de la réalité) : Un objet mathématique équivalent, (plus) rapide: Modélisation substitut Calculé à partir d évaluations de la modélisation Modélisation du système électromécanique Modélisation x y substitut mod x de la modélisation y sub y mod Solution appliquée partiellement Sur les parties électriques et magnétiques (cartographies de flux) 43

44 Optimisation multi-modélisations La modélisation est très lourde: le nombre de ses évaluations doit être limité au maximum Ses résultats (fiables par hypothèse) sont exploités Modélisation «fine» Avantages Ne fait pas de compromis précision/rapidité (Seule?) solution exploitable pour les modélisations lourdes Inconvénients Nécessite la construction d une seconde modélisation Repose sur plusieurs optimisations internes successives L optimisation ne peut pas être réalisée sur la modélisation Utilisation d une seconde modélisation rapide Modélisation «grossière» x 0 1-Optimisation Recalage automatique Ajustement des sorties Output (Space) Mapping 2-Détermination des valeurs de référence Modèle fin Approche de Space Mapping y Modèle grossier c i (x i ) x i Soc i (x i ) f(x i ) x k f(x k ) Transformation S 3- Recalage des sorties du modèle grossier avec les valeurs de référence 44

45 Modèles physiques rapides Nature du modèle grossier? Modèle grossier Modèle (mathématique) substitut Modélisation (physique) simplifiée Modèles EF dégradés Degrés de liberté Maillage Nombre de nœuds / éléments Type d éléments Précision de la solution Matériaux Non linéarité linéarité Propriétés physiques Couplages 45 Modèle fin Modèle grossier Nb noeuds Nb éléments Type élément P.e.c. infini Triangulaire 6 noeuds (T6) Transformation de Kelvin Triangulaire 3 nœuds (T3) Condition asymptotiques Tps résolution 3.1 s s Tps construction + résolution Ratio 1/89 1/ / s s 1/63

46 Space Mapping Application sur le dimensionnement d une MSAPI [ent] hrotbridge Airgap Rotor haim/2 Hole Magnet hrotcavity Wedge lstaouvenc Stator Winding lstademident Rrotint laim hstacond hstacula Raimint Outil informatique Rent Rstaext STEF Convergence - Output SM Modèle fin: 5 évaluations Modèle grossier: 1748 év. [10 min 59s] 46

47 STEF Solveur Temporel Éléments Finis Matlab Préprocesseur Solveur Postprocesseur Résolution Magnétique / Thermique 2D / axisymétrique Linéaire / Non linéaire Statique / Évolutif (m vt ) Couplages Circuit Thermique 47

48 Bilan & Perspectives

49 Bilan Le dimensionnement: Répondre à de nombreux compromis - Faire des choix Modélisation / Optimisation Ces travaux: Une sélection parmi les outils existants Critère supplémentaire: efficacité de la démarche de dimensionnement Modélisation Multiphysique / Multi modèles Nature des modèles dépend de la physique décrite Optimisation Méthodes déterministes Méthodes les plus robustes Space Mapping Choix réalisés, compte tenu: Des types de problèmes considérés (essentiellement 2D) Des outils informatiques STEF 49

50 Perspectives Peut-on aller plus loin? Considérer des modélisations naturellement (très) lourdes Machines tridimensionnelles Problèmes temporels / avec mouvement Prise en compte des aspects vibrations / acoustiques Intégration d informations issues de mesures Prendre en compte des incertitudes Dans la modélisation Transmission des incertitudes des entrées sur les sorties Au cours de l optimisation [Exploiter la technologie ] 50

51 Merci de votre attention