Conception par optimisation des machines électriques de traction ferroviaire sur cycles de fonctionnement ferroviaire

• Main Author: Berkani, Mohamed Said
• Other Authors: Besançon
• Language: fr
• Published: 2016
• Subjects: Cycle ferroviaire; Modélisation électromagnétique et thermique; Optimisation mixte; Réduction de cycle; Driving cycle; Driving cycle reduction; Electromagentic and thermal models; Mixed integer programming; 629.2
• Online Access: http://www.theses.fr/2016BESA2024

Le moteur de traction ferroviaire est destiné à fonctionner dans de larges gammes de couple/vitesse. L'objectif principal de cette thèse est de développer des méthodes de conception par optimisation de machines électriques pour la traction ferroviaire avec la prise en compte des cycles (missions). Puis, d'incorporer ces méthodes dans un outil informatique. Après une prise en main des modèles électromagnétiques existants et leur transfert dans le langage Matlab, des modèles thermiques transitoires ont été établis et validés par rapport aux mesures expérimentales. À partir de là, la problématique des temps de simulations prohibitifs sur cycles a été mise en évidence et des solutions de réduction de cycles ont été proposées et validées sur les différents types de cycle. Enfin, une approche de conception par optimisation en deux niveaux a été développée. Le premier niveau concerne les variables continues et le second gère les variables discrètes. === The rail traction motor is designed to operate in wide range of torque/speed performance. The main aims of this thesis is to develop methods of designing by optimization electric machines over railway driving cycle. Then, to implement these methods in a usable software. Firstly, existing electromagnetic models were transferred to Matlab and two thermal models were developed and validated by experimental measurements. The use of accurate models for the optimization over à driving cycle is highly time consuming so, after identification of this constraint, some solutions to reduce this time without losing the accuracy were proposed and validated. Finally, multi-level optimization approach has been developed for electric machine design to solve mixed integer problem. This approach takes into account the driving cycle by using the methods of cycle reduction developed during this thesis.