La grande densité de couple qui fait la réputation des machines à flux transverse (MFT) est attribuable à l’agencement particulier de ses circuits magnétiques et électriques. Cependant, cet agencement complique aussi l’étape de modélisation nécessaire à la conception de la machine. Des facteurs tels que le flux de fuite, la saturation et l’aspect tridimensionnel du flux expliquent en grande partie la difficulté à élaborer un modèle magnétique analytique précis pour la machine. Par ailleurs, l’emploi d’un modèle imprécis pour l’optimisation des caractéristiques de la machine peut conduire à des résultats erronés. Pour cette raison, la plupart des concepteurs fait appel à une modélisation numérique avec des outils de calcul des champs 3-D, coûteux en ressources informatiques, en temps de calcul et malheureusement peu adaptée au processus de conception itératif d’une machine électrique. La thèse défendue dans ce document propose une alternative : elle présente une approche de modélisation hybride, faisant appel à un modèle magnétique analytique assisté par le calcul des champs. L’approche est appliquée pour l’optimisation des performances d’une structure de MFT particulière : la MFT à griffes (ou "claw-pole") à stator hybride (MFTCPSH). Dans un premier temps, on montre comment des facteurs de corrections, dont les valeurs sont déterminées à partir de simulations par éléments finis 3-D, peuvent permettre de palier aux problèmes de précision d’un modèle analytique au cours de l’optimisation de la machine. Un exemple de maximisation du flux à vide d’une MFTCPSH démontre la rapidité, l’efficacité et la précision de l’approche proposée. Dans un second temps, le modèle hybride et la méthode d’optimisation sont développés pour maximiser le couple d’une MFTCPSH. En se basant sur le cahier des charges d’une application de traction électrique de type moteur-roue, il est montré comment le modèle et la méthode proposés permettent, en quelques heures seulement, de déterminer les dimensions géométriques optimales qui maximisent la densité de couple de la machine. / The high power and torque capabilities of Transverse Flux Machines (TFM) are well known. The particular arrangement of the TFM’s electric and magnetic circuits, which mainly explains its exceptional features, also greatly complicates the TFM design process. Building an accurate analytical magnetic model for a TFM is a hard task: factors as the leakage flux, magnetic saturation or 3-D flux paths greatly affect the model accuracy. As the use of an inaccurate model can lead to erroneous results, TFM designers extensively use numerical models, as 3-D finite element analysis (FEA). Despite their accuracy, such numerical tools are still time and resource consuming but also tricky to use for optimization purpose. This thesis proposes an alternative approach for the design of TFM: a hybrid model, based on analytical calculations, corrected with finite element results inside the optimization process. Such an approach is used in order to optimize the performances of a claw-pole TFM with hybrid stator (CTFMHS). This work first presents how FEA-derived correction factors can be inserted in the analytical model to improve the model accuracy, in the course of the design process. The principles and the effectiveness of the proposed approach are shown through an example of CTFMHS no-load flux maximization. The approach is then derived in order to maximize the torque density of the CTFMHS. Considering the specifications of an in-wheel motor application, it is shown how the developed approach can determine, in a few hours only, the optimal machine geometry maximizing its torque density.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/22946 |
| Date | 18 April 2018 |
| Creators | Dehlinger, Nicolas |
| Contributors | Dubois, Maxime |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 274 p., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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