Conception et optimisation de systèmes de transfert de puissance inductifs par des techniques de métamodélisation

Design and optimization of inductive power transfer systems by metamodeling techniques

• Auteur / Autrice : Yao Pei
• Direction : Lionel Pichon, Mohamed Bensetti, Yann Le Bihan
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance le 07/12/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1998-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Sami Hlioui
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christophe Guiffaut, Francesca Maradei, Didier Trichet, Cyril Dahon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Guiffaut, Francesca Maradei

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation des structures

Sensibilité, Théorie de la (mathématiques)

Équations polynomiales

Bobines d'induction

Transfert d'énergie sans fil

Mots clés libres

Transfert de puissance inductif

Développement en chaos polynomial

Analyse de sensibilité

Optimisation

Inductive power transfer

Polynomial chaos expansion

Sensitivity analysis

Optimization

Résumé

Le travail de cette thèse est de proposer une méthode de métamodélisation afin d'évaluer l'efficacité d'un système de transfert de puissance inductif résonant (TPIR) et de gérer les contraintes de compatibilité électromagnétique dans les VE. La méthode inclut différents aspects du problème électromagnétique: la forme des bobines, les caractéristiques géométriques du système (ferrites, châssis du véhicule, plaques de blindage), le désalignement entre l'émetteur et le récepteur. Cette méthodologie repose sur la combinaison de la méthode des éléments finis (MEF) avec des techniques de métamodélisation. L'efficacité de transmission maximale et la densité de flux magnétique de fruite ont été analysés pour quatre formes de coupleurs (circulaire, carré, bipolaire (BP) et double-D (DD)). Nous avons modélisé ces structures de coupleurs par des calculs MEF COMSOL 3D puis vérifié par des mesures expérimentales sur des prototypes à l'échelle 1:10 développés au labo GeePs. Il apparaît que le rapport entre la longueur du fil conducteur et l'inductance mutuelle influence directement l'efficacité maximale de la transmission quand l'émetteur et le récepteur sont identiques. Concernant l'efficacité de transmission maximale, les coupleurs circulaires peuvent fournir les valeurs maximales parmi ces coupleurs, mais les coupleurs carrés ont une plus grande tolérance au désalignement que les autres; en revanche, les coupleurs carrés ont plus de fuites de champ magnétique. Cependant, grâce à la tolérance au désalignement, les coupleurs carrés sont choisis. Deuxièmement, afin de prendre en compte les sources d'incertitude (le désalignement le long des axes, ou rotation du récepteur), différents métamodèles (régression par machine à vecteur de support, algorithme de programmation génétique multigénique, expansions de chaos polynomial (PCE)) ont été comparés dans le cas de coupleur carré à échelle réduite. En raison du compromis entre le temps de calcul et la précision, le PCE a été retenu. Selon l'analyse de sensibilité établie à partir des coefficients des métamodèles, le désalignement le long de l'axe X s'est avèré le facteur le plus influent pour les coupleurs DD/BP, alors que le désalignement le long de l'axe X/Y a le même effet sur les coupleurs circulaires et carrés, en raison des symétries. Ensuite, une optimisation multi-objectifs combinée avec un métamodèle PCE a été proposée pour un système TPIR sans blindage (développé au labo GeePs et l'institut Vedecom) et un autre système avec blindage (développé au labo GeePs). Le but était de déterminer les dimensions du système, afin d'une part d'améliorer l'efficacité de la transmission et d'autre part de réduire le poids/le coût du système en prenant en compte les recommandations de l'ICNIRP. Par rapport à une approche traditionnelle d'optimisation, cette méthode peut économiser plusieurs fois le temps de calcul (y compris le temps d'apprentissage) et les ressources de calcul. Deux algorithmes d'optimisation: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) et Multiobjective Particle Swarm Algorithm (MOPSO) sont comparés. Il en ressort qu'un métamodèle PCE avec MOPSO s'avère une approche performante pour effectuer l'optimisation lorsqu'on considère le système impliquant un grand nombre de variables de conception sous contraintes. Par ailleurs, une optimisation topologique permet d'affiner le placement de la ferrite dans la zone obtenue afin de réduire le volume de ferrite sans trop affecter l'inductance mutuelle.

The aim is to propose a metamodeling method in order to assess the efficiency of the resonant inductive power transfer system and to manage electromagnetic compatibility constraints in EVs. The method simultaneously includes various aspects of the electromagnetic problem: the shape of the coils, geometrical characteristics of the system (ferrites, chassis of vehicle, shielding plates), and possible misalignment between transmitter and receiver while charging. This methodology relies on the combination of the finite element method (FEM) with metamodeling techniques. First, the maximum transmission efficiency and magnetic flux density leakage are analyzed for four shapes of couplers (circular, square, bipolar (BP), and double-D (DD)). They are compared using 3D FEM simulations and the experiments on 1:10 scale prototypes developed in the GeePs laboratory. It was shown that the ratio between the wire length and the mutual inductance mainly influences the maximum transmission efficiency when the transmitter and the receiver are identical. The analysis was performed on the electrical circuit in the series-series compensation topology. Regarding the maximum transmission efficiency in RIPT systems, the circular coupler can provide the maximum values among different shapes of coils, but the square coupler has a higher tolerance to misalignment than others; meanwhile, the square coupler also has a higher magnetic flux density leakage. However, focusing on the tolerance to misalignment, the square coupler is chosen for developing the RIPT system. Secondly, to take into account the sources of uncertainty (the misalignment or the rotation of the receiver), various metamodels (support vector machine regression, multigene genetic programming algorithm, sparse polynomial chaos expansions (sparse PCE)) were built and compared for analyzing the mutual inductance on the small scale square coupler. Due to the tradeoff between the computational time and the accuracy of the metamodel, the sparse PCE metamodel was chosen to analyze the variation of the mutual inductance for different shapes of couplers considering the sources of uncertainty. This metamodeling technique proved to be a very useful tool in the analysis of RIPT system in order to save significant computational time. According to the sensitivity analysis established on the PCE metamodels, the misalignment along the X axis appeared to be the most influential factor in the mutual inductance for DD/BP couplers, whereas the misalignment along X/Y axis had the same effect as the circular and the square couplers, due to their symmetries. Then, a method was proposed to perform a multiobjective optimization with the sparse PCE metamodeling technique to the RIPT system without shielding (developed by GeePs laboratory and Vedecom institute) and the one with shielding (developed by GeePs laboratory). The target was to find the best dimensions of the system to improve the transmission efficiency and decrease the volume of the ferrite/ the cost of the shielding (the ferrite plates and an aluminum plate above the receiver) under the ICNIRP guidelines. Compared to 3D FEM computations with multiobjective optimization methods, this method may save several times the computational time (including the time to calculate the training samples) and computational resources. Two optimization algorithms: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) et Multiobjective Particle Swarm Algorithm (MOPSO) were compared, and it comes out that associating PCE metamodel with MOPSO uses a shorter computational time, and it can find a larger set of feasible solutions than the PCE metamodel with NSGA-II. Furthermore, topology optimization with the solid isotropic material with penalization (SIMP) method is used to find a ferrite distribution that maximizes the mutual inductance while constraining the volume of ferrite.