La présente étude porte sur le développement et l’optimisation d’un modèle de générateur thermoélectrique placé sur la surface d’une source de chaleur. La particularité de ce modèle est que la source de chaleur est sujette à un flux de chaleur et à une température de surface fixes. L’objectif principal est de développer un modèle de générateur thermoélectrique d’intérêt dans ce contexte particulier qui pourra s’adapter à différentes sources de chaleur et qui pourra inclure différents systèmes de refroidissement. Le modèle a été créé intégralement à l’aide du logiciel Matlab. Un algorithme génétique multi objectif est ensuite utilisé comme outil d’optimisation afin de maximiser les performances tout en minimisant les coûts du générateur thermoélectrique. Les objectifs d’optimisation proposés sont donc de maximiser la puissance électrique et de minimiser le nombre de modules. Lorsqu’un collecteur thermique est inclus au système, il est aussi nécessaire de minimiser la puissance de pompage et l’aire totale d’échange du collecteur. Une première étude considère uniquement la puissance comme objectif d’optimisation afin d’observer l’impact des contraintes de température et de flux de chaleur de la source sur les designs optimaux. Des cas multiobjectifs seront ensuite étudiés avec les différents objectifs énoncés. Finalement, les performances de différents algorithmes d’optimisation heuristiques seront comparées entre eux en utilisant le modèle thermoélectrique développé comme banc d'essai. Les forces et faiblesses de chaque algorithme seront analysées selon divers critères de performance, lorsqu’appliqués à un cas d’optimisation complexe. / This study presents a model of a thermoelectric generator placed directly on the surface of a heat source. One unique feature of this model is that the heat source is subject to fixed heat flux and surface temperature that the system must respect. The main objective is to develop this model in this particular context with the possibility to be adapted to any heat source and the option to add a cooling system. The model has been developed entirely on the software Matlab. Then, a genetic algorithm is used to perform an optimisation in order to find the design with the maximal power output and minimal number of thermoelectric modules. With the cooling system included, the total surface of exchange and pumping power is also considered. A preliminary analysis is conducted to analyse the impact of the heat flux and surface temperature constraint on such system. Thereafter, a multi-objective optimisation is performed to find the optimal design considering multiple optimisation objectives. Finally, different heuristic algorithms are compared for solving the thermoelectric model proposed. The performance is discussed using different performance criteria to show the pros and cons of each heuristic algorithm when solving a complex optimisation design problem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/33956 |
| Date | 06 March 2019 |
| Creators | Allyson-Cyr, Mathieu |
| Contributors | Gosselin, Louis |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xiii, 103 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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