Établissement
INP - ENSEEIHT
Liste des enseignements
Modélisation numérique par éléments finis
Commande optimale (EMA)
Dimensionnement optimisé des machines électriques
Modélisation numérique des machines
Modélisation numérique par éléments finis
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Le cours "Modélisation numérique par les éléments finis" permettra d'aborder les différents éléments suivants :
- la modélisation / mise en équations du problème : choix de la bonne EDP, de la bonne variable, des bonnes conditions aux limites suivant le dispositif à l'étude;
- l'utilisation des éléments finis nodaux pour la discrétisation des potentiels scalaires notamment;
- l'utilisation des éléments finis vectoriels pour la discrétisation des potentiels vecteurs ou des champs E, H, B, D par exemple;
- l'utilisation de formulations couplés à plusieurs champs (utiles quand on a des matériaux différents / ou que l’on veut coupler des phénomènes physiques);
- des notions compléments complémentaires concernant notamment le traitement des matériaux non-linéaires, le calcul de grandeurs de type forces, les conditions aux limites équivalentes (pour éviter de mailler certains matériaux ou de grands volumes d'air).
Des séances de Bureau d'études permettront de mettre en œuvre ces notions sur un outil « libre » de calcul par éléments finis.
Commande optimale (EMA)
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Dimensionnement optimisé des machines électriques
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Ce cours introduit les techniques d’optimisation globale basées sur des approches stochastiques et métaheuristiques, aujourd’hui largement utilisées dans la conception avancée des machines électriques et des actionneurs. Après une présentation des problématiques de dimensionnement (modèles électromagnétiques, contraintes géométriques et thermiques, fonctions objectif multicritères), le cours détaille les grandes familles de métaheuristiques : recuit simulé, recherche tabou, VNS, algorithmes génétiques et stratégies multistart. Les principes, réglages des paramètres, mécanismes d’exploration/exploitation et critères d’arrêt sont explicités à travers de nombreux exemples. Une part importante du cours est consacrée à l’intégration de ces méthodes avec des modèles physiques ou numériques (FEM, modèles analytiques, surrogate modeling, approches multi-fidélité), ainsi qu’aux stratégies pour réduire les coûts de calcul dans des problèmes de conception industriels. Des études de cas complètes sur des moteurs synchrones avec aimants, permettent de relier les aspects théoriques à des applications concrètes. L’objectif final est de donner aux étudiants une maîtrise opérationnelle des métaheuristiques pour résoudre des problèmes de conception réalistes, fortement non convexes, et pouvant être bruités ou multimodaux.
Modélisation numérique des machines
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Les étudiants apprendront à créer des modèles numériques détaillés de machines telles que les moteurs, générateurs et transformateurs en utilisant les outils de simulation électromagnétiques du logiciel. L’accent sera mis sur l’analyse des champs magnétiques, des pertes par courant de Foucault et de l’interaction entre les composants mécaniques et électriques au sein de la machine. Les étudiants acquerront également des compétences pour optimiser la conception des machines en fonction des résultats de simulation, en améliorant leur efficacité, leur rendement et leur fiabilité. Enfin, des travaux pratiques et des études de cas leur permettront d'appliquer ces techniques à des projets industriels réels, renforçant ainsi leur maîtrise des outils de simulation numérique dans le domaine des machines électriques.