Multi-objective robust optimisation : application to wind turbine design

• Auteur / Autrice : Weijun Wang
• Direction : Fouad Bennis
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie mécanique, productique, transport
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en communications et cybernétique (Nantes) (1958-2017)
• Jury : Président / Présidente : Eduardo de Cursi Souza
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Caro
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Eduardo de Cursi Souza, Xavier Fischer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Éoliennes

Mots clés libres

Optimisation multi-objectif

Conception robuste

Indices de robustesse

Eoliennes

Résumé

Cette thèse traite d’optimisation multi-objectif et de robustesse et les outils développés sont utilisés pour la conception optimale d’éoliennes. Une nouvelle méthode intégrant la conception robuste et l’optimisation multi-objectif est décrite dans ce mémoire de thèse. De nouveaux indices de robustesse sont également proposés pour tenir compte à la fois de la sensibilité des performances des biens conçus aux petites et aux larges variations dans leurs variables et paramètres de conception. Dans un premier temps, une revue de littérature situe le sujet de thèse de doctorat par rapport aux travaux existants sur l’optimisation multi-objectif et la conception robuste. Afin de faire le lien entre les thèmes précédents, nous proposons une nouvelle méthode pour traiter de problèmes d’optimisation multi-objectif robuste. La méthode proposée permet au concepteur d’obtenir une solution optimale et robuste tout en préservant le front de Pareto initial. Un nouvel indice est ensuite introduit pour caractériser la robustesse d’une solution vis-à-vis de larges variations dans ses paramètres de conceptions environnementaux. Une nouvelle procédure pour l’optimisation multi-objectif robuste tenant compte des faibles et larges variations dans les variables et paramètres de conception est ensuite décrite. Deux nouveaux indices de robustesse sont proposés pour la résolution de ce type de problème. Ces deux indices de robustesse caractérisent les deux dimensions de l’espace des fonctions associées à la robustesse du bien conçu. Ainsi, chaque solution Pareto optimale peut être localisée dans cet espace pour permettre au concepteur de sélectionner la solution optimale du problème du problème d’optimisation multi-objectif robuste sous-jacent. Nous nous sommes concentrés sur la conception optimale et robuste d’éoliennes afin de formuler des cas d’étude pertinents pour la mise en évidence des contributions précédentes. A cet effet, un modèle de comportement d’éoliennes basé sur la théorie de quantité de mouvement de l’élément de pale est présenté. Une comparaison de différentes méthodes pour améliorer la capacité de capture de puissance d’éoliennes est présentée et un nouveau concept de pale déformable est présenté. En conséquence, plusieurs problèmes de conception d’éoliennes mono-objectif et multi-objectif sont formulés et résolus en utilisant les techniques développées dans cette thèse.

This PhD thesis deals with the new methods for multi-objective robust optimization problems and their applications. Toward the multi-objective robust optimization, even many research works focus on it, there are still many gaps to fill. In this thesis, to fill some gaps, we introduce a new method to incorporate the robust design to multi-objective optimization problems, formulate single- and multi-objective optimization problems of a new concept wind turbine, and propose new robustness indices toward some particular multi-objective robust optimization problems. We provide a theoretical background review on the multi-objective optimization, robust design and multi-objective robust optimization problems. Based on the literature, the gaps for multi-objective robust optimization appear. To fill some gaps, firstly we introduce a new method to incorporate the robust design to multi-objective optimization problems. This method combines the order “from performance optimization to robustness optimization” and the order “from robustness optimization to performance optimization” together. Thanks to this method, the designer can get the most optimal and robust solutions, without losing the initial Pareto front, nor losing the most robust solutions. And then we introduce a new robustness index toward the multi-objective robust optimization problems in which there are variations the model of performance functions, caused by the large variations in design environment parameters. This new robustness index is based on the solution’s rank in a new environment, instead of its actual variations in the performance function space. Finally, we introduce a new procedure for the multi-objective robust optimization problems in which there are not only small variations in design variables and design environment parameters, but also large variations in design environment parameters. Two new robustness indices are introduced for this kind of problem. We select these two robustness indices as two dimensions of the robustness function space. Then each Pareto optimal solution has a position in the robustness function space. The designer can select the final solution from the Pareto optimal set, based on its new position in the robustness function space. The engineering design problems of wind turbine are selected as the main illustrative examples in this thesis. Therefore, we formulate the simulation model for wind turbines, based on the blade element momentum theory. The comparison of different methods to improve the power capture ability of wind turbine is presented and a simplified morphing blade is introduced. The single- and multi-objective optimization problems of wind turbine are formulated. The multi-objective robust optimization problems for wind turbine design and some other simple examples are applied to illustrate the proposed approaches in this thesis.