Méthodes d’optimisation robuste multi-physiques des machines électriques à base de modèles de substitution

Comme tous les secteurs concernés par l’électrification, celui du transport nécessite la conception de systèmes électriques performants qui répondent à de multiples contraintes telles que le coût, la compacité et l’efficacité. Dans ce contexte, l’optimisation est devenue une étape primordiale dans le processus de conception de ces systèmes, en particulier pour les machines électriques.
Lors de la conception d’une machine électrique, les méthodes basées sur les éléments finis, reconnues pour leur précision et leur caractère générique, sont souvent utilisées pour simuler les performances. Différents modèles physiques couplés doivent ainsi être utilisés pour trouver une solution optimale répondant aux critères demandés. Cependant, les temps de calcul associés à ces simulations couplées pénalisent considérablement les performances des stratégies d’optimisation. 
De plus, la prise en compte d’incertitudes liées aux paramètres de dimensionnement ainsi qu’aux propriétés physiques des composants augmente le nombre de simulations nécessaires pour caractériser la solution robuste recherchée.
Le sujet de thèse proposé a pour objectif de mettre en place de nouvelles méthodes de dimensionnement multiphysique et robuste pour les machines électriques. Ces méthodes seront basées sur l’utilisation de modèles de substitution des quantités d’intérêt simulées afin de réduire le temps de calcul. Les approches multi-fidélités permettant de coupler les modèles physiques fins avec des modèles physiques rapides à l’aide de métamodèles adaptés seront aussi considérées. 

Mots clefs : Machines électriques, Optimisation multi-physiques, Incertitudes, Modèle de substitution

• Directeur de thèse    Prof Sami HLIOUI, SATIE, ORCID : 0000-0002-3992-8266 
• Ecole doctorale    ED147 Sciences et Ingénierie, CY Cergy Paris Université
• Encadrants IFPEN    Dr André NASR, ORCID : 0000-0001-8185-4232 & Dr Delphine SINOQUET, ORCID : 0000-0002-3365-2051 
• Localisation du doctorant    IFPEN, Rueil-Malmaison, France  
• Durée et date de début    3 ans, début au cours du quatrième trimestre 2025 (3 novembre)
• Employeur    IFPEN
• Financement    En cours d’instruction
• Qualifications    Master en Mathématiques appliquées, Statistiques
• Connaissances linguistiques    Anglais niveau B2 (CECR)  
• Autres qualifications    Statistiques, Optimisation, Programmation (Matlab/R/Python)

Pour postuler, merci d’envoyer votre lettre de motivation et votre CV à l’encadrant IFPEN indiqué ci-dessous.