Thèse soutenue

Prise en compte des incertitudes dimensionnelles introduites par les procédés de fabrication dans les modèles numériques de machines électriques

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Auteur / Autrice : Sijun Liu
Direction : Stéphane ClénetThierry CoorevitsJean-Claude Mipo
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie électrique
Date : Soutenance le 23/11/2015
Etablissement(s) : Paris, ENSAM
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'électrotechnique et d'électronique de puissance (L2EP) - Laboratoire d'électrotechnique et d'électronique de puissance [Villeneuve d’Ascq] / L2EP
Jury : Président / Présidente : Serge Samper
Examinateurs / Examinatrices : Vincent Lanfranchi
Rapporteurs / Rapporteuses : Jérôme Cros, Stéphane Clénet

Résumé

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Les procédés de fabrication, du fait de leurs imperfections, conduisent à des dispersions des dimensions par rapport au nominal ainsi qu’à une variabilité de celles-ci d’un produit à un autre. Pour les machines électriques, ces imperfections peuvent conduire à des excentricités entre le rotor et le stator ou à des déformations de la surface intérieure du stator (défaut de forme). Dans la littérature, les travaux se focalisent surtout sur l’étude des effets néfastes dus à l’excentricité et pas sur les défauts de forme. De plus, ces travaux sont souvent basés sur une approche déterministe négligeant la variabilité qui peut apparaitre dans le cas de la production de masse. L’objectif de la thèse est donc de mettre en place une méthodologie basée sur une approche probabiliste permettant de quantifier l’effet des imperfections des procédés de fabrication sur la géométrie d’une machine électrique et d’en évaluer l’impact sur les performances. Pour cela, une campagne de mesures dimensionnelles a été effectuée sur 50 machines électriques permettant de caractériser les principaux défauts comme l’excentricité et la déformation de la surface intérieure du stator. Des modèles probabilistes de ces défauts ont été proposés permettant de prendre en compte leur variabilité. L’utilisation d’un modèle numérique de la machine électrique combiné avec des techniques d’approximation creuse ont permis d’évaluer l’influence de ces défauts sur les grandeurs d’intérêt comme la FEM ou le couple.