Dopées par un intérêt croissant des industries telles que l’automobile, les technologies demotorisation100% électriques équipent de plus en plus de véhicules à la portée du grand public. Endépit d’une opinion commune favorable sur les faibles émissions sonores des moteurs électriques,la maîtrise des performances vibratoires et acoustiques d’une telle machine reste un challenge trèscoûteux à relever. Associant l’expertise de l’entreprise Vibrate cet du département MécaniqueAppliquée de l’institut Femto-ST, cette thèse CIFRE vise à améliorer les connaissances actuellessur le comportement mécanique de machines électriques. De nouvelles méthodes de modélisationpar éléments finis sont proposées à partir d’approches d’homogénéisation,analyses expérimentales,recalage de modèles et études de variabilité en température et en fréquence,pour permettre uneprédiction plus performante du comportement vibratoire d’un moteur électrique / Boosted by the increasing interest of industries such as automotive,100% electric engine technologies power more and more affordable vehicles for the general public.Inspite of a rather favourable common opinion about the low noisee mitted by electric motors, controlling the vibratory and acoustic performances of such machines remains a very costly challenge to take up. Associating the expertise of the company Vibratec and the institute Femto-ST Applied Mechanics Department, this industry-orientedPh.D.thesisaimsatimprovingthecurrentknowledgeaboutthe mechanicalbehaviour ofelectric machines. New finite-element modelling method sare proposedf rom homogenisation approaches,experimental analyses, model up dating procedures and variability studies in temperature and frequency, in order to predict the behaviour of an electric motor more efficiently
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015BESA2003 |
| Date | 09 October 2015 |
| Creators | Millithaler, Pierre |
| Contributors | Besançon, Ouisse, Morvan, Bouhaddi, Noureddine, Reboul, Emeline |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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