ETUDE DES MACHINES ELECTRIQUES PAR CAO

Chapitre IV CAO optimisée d’un moteur asynchrone sous Matlab/Flux 2D
contient des trous de ventilation dans le rotor. L’objectif de l’approche proposée est d’obtenir des
solutions efficaces de la méthode d’optimisation pour concevoir les machines tournantes en utilisant
la conception assistée par ordinateur et les réseaux de neurones artificielles. Après analyse, on peut
constater que les résultats obtenus sont satisfaisantes, vue les valeurs des grandeurs à optimisée et la
durée de temps pour l’apprentissage, l’identification et enfin l’optimisation des grandeurs désirées.
Cela nous a permis de penser à utiliser une autre structure avec différentes modèles, y compris des
entrées et des sorties avec différents niveaux de complexité, sans oublier la prise en considération
des facteurs de l’algorithme de la rétro-propagation.
IV.5 CONCLUSION
La souplesse et la puissance des marchés électriques ont permis de développer des
programmes de dimensionnement et d’optimisation de plus en plus performants, ces outils
permettent une CAO, basée essentiellement sur l’analyse, la simulation et l’exploitation
automatique des ensembles de solutions possibles. Afin de réaliser une telle tâche, on a besoin de
faire une optimisation de tel machine par les réseaux de neurones. L’intérêt porté aujourd’hui aux
réseaux de neurones tient sa justification dans les quelques propriétés fascinantes qu’ils possèdent et
qui devrait permettre de dépasser les limitations de l’informatique traditionnelle, tant au niveau de
la programmation qu’au niveau de la machine. Dans les machines électriques, les pertes d’énergie
électrique et mécanique se produisent par la transformation de ces formes de l’énergie en énergie
thermique, ce qui échauffe certaines parties de la machine. Pour assurer la fiabilité des machines
électriques, l’échauffement des différentes parties de la machine doit être limité. Si les sections des
trous de ventilation est faites pour être grandes, le refroidissement augmente et la saturation
magnétique devient excessive, alors l’optimisation des trous de ventilation des machines électriques
est très nécessaire afin de maximiser l’effet de ventilation en évitant l’augmentation de la saturation.
Dans ce contexte, il a été décidé dans ce chapitre de faire une étude d’un moteur asynchrone par la
CAO optimisée en utilisant les réseaux de neurones. Les résultats obtenus montrent les possibilités
qu’offrent les méthodes utilisées pour la CAO optimisée du moteur à induction. La confrontation
des résultats montre aussi que les développements ne doivent pas s’arrêter au couplage des
équations électriques et magnétiques dans ce type de moteur, mais le couplage avec un logiciel
thermique devient primordial à ce niveau d’étude.
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