Thèse soutenue

Optimisation aérothermique d'un alternateur à pôles saillants pour la production d'énergie électrique décentralisée

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Auteur / Autrice : Augusto Salomao Bornschlegell
Direction : Souad Harmand
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mécanique
Date : Soutenance le 18/09/2012
Etablissement(s) : Valenciennes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de thermique, écoulement, mécanique, matériaux, mise en forme, production (Valenciennes, Nord ; 2010-2014)
Pôle de recherche et d'enseignement supérieur (PRES) : Communauté d'universités et d'établissements Lille Nord de France (2009-2013)
Jury : Président / Présidente : Olivier Fudym
Examinateurs / Examinatrices : Souad Harmand, Sadok Ben Jabrallah, Jean-Pierre Corriou, Mohammed El Ganaoui, Aurélie Fasquelle, Julien Pellé
Rapporteurs / Rapporteuses : Sadok Ben Jabrallah, Jean-Pierre Corriou, Mohammed El Ganaoui

Résumé

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La présente étude concerne l’étude d’optimisation thermique d’une machine électrique. Un modèle nodal est utilisé pour la simulation du champ de température. Ce modèle résout l’équation de la chaleur en trois dimensions, en coordonnées cylindriques et en régime transitoire ou permanent. On prend en compte les deux mécanismes de transport les plus importants : La conduction et la convection. L’évaluation de ce modèle est effectuée par l’intermédiaire de 13 valeurs de débits de référence. C’est en faisant varier ces variables qu’on évalue la performance du refroidissement dans la machine. Avant de partir sur l’étude d’optimisation de cettegéométrie, on a lancé une étude d’optimisation d’un cas plus simple afin de mieux comprendre les différents outils d’optimisation disponibles. L’expérience acquise avec les cas simples est utilisée dans l’optimisation thermique de la machine. La machine est thermiquement évaluée sur la combinaison de deux critères : la température maximale et la température moyenne. Des contraintes ont été additionnées afin d’obtenir des résultats physiquement acceptables. Le problème est résolu à l’aide des méthodes de gradient (Active-set et Point-Intérieur) et des Algorithmes Génétiques.