ISBN-13: 9783841788580 / Francuski / Miękka / 2018 / 216 str.
Ce livre contribue A dA(c)velopper des modA]les de couple, de dA(c)fluxage, de pertes cuivre et de pertes magnA(c)tiques. Des mA(c)thodes de calcul de ces pertes, A vide et en charge, ont A(c)tA(c) appliquA(c)es pour les quatre MSAP dont trois machines A concentration de flux et une machine A aimants en surface, et ce pour trois cycles de fonctionnement: NEDC, Artemis-Urbain et Artemis-Routier. Une validation expA(c)rimentale des modA]les a A(c)tA(c) effectuA(c)e sur un banc d'essai avec deux prototypes de MSAP. Ensuite, les MSAP ont A(c)tA(c) dimensionnA(c)es en vue d'une minimisation des pertes sur cycle et du courant efficace du point de base. Cette combinaison a pour but d'augmenter le rendement de la machine A(c)lectrique et de minimiser la dimension de l'onduleur de tension associA(c). Ce problA]me d'optimisation multi-objectif a A(c)tA(c) rA(c)alisA(c) en utilisant l'algorithme gA(c)nA(c)tique, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Ainsi, un Front de Pareto des solutions optimales peut Aatre dA(c)duit. Les impacts des modA]les de pertes et leur intA(c)rAat sur l'optimisation sur cycle des machines sont prA(c)sentA(c)s. Les modA]les et mA(c)thodes de calcul proposA(c)s peuvent Aatre appliquA(c)s A tous les cycles de fonctionnement et A diffA(c)rentes MSAP.
Ce livre contribue à développer des modèles de couple, de défluxage, de pertes cuivre et de pertes magnétiques. Des méthodes de calcul de ces pertes, à vide et en charge, ont été appliquées pour les quatre MSAP dont trois machines à concentration de flux et une machine à aimants en surface, et ce pour trois cycles de fonctionnement : NEDC, Artemis-Urbain et Artemis-Routier. Une validation expérimentale des modèles a été effectuée sur un banc dessai avec deux prototypes de MSAP. Ensuite, les MSAP ont été dimensionnées en vue dune minimisation des pertes sur cycle et du courant efficace du point de base. Cette combinaison a pour but daugmenter le rendement de la machine électrique et de minimiser la dimension de londuleur de tension associé. Ce problème doptimisation multi-objectif a été réalisé en utilisant lalgorithme génétique, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Ainsi, un Front de Pareto des solutions optimales peut être déduit. Les impacts des modèles de pertes et leur intérêt sur loptimisation sur cycle des machines sont présentés. Les modèles et méthodes de calcul proposés peuvent être appliqués à tous les cycles de fonctionnement et à différentes MSAP.