![Mobile safran Logo](https://dn9tckvz2rpxv.cloudfront.net/safran/img/logo_safran.png)
Job Information
Safran CIFRE : Contribution aux méthodes de réduction des pertes joules AC dans les machines électriques F/H in Magny-les-hameaux, France
CIFRE : Contribution aux méthodes de réduction des pertes joules AC dans les machines électriques F/H
Job field : Electrical and mechatronics
Location : Magny-les-hameaux , Ile de France , France
Contract type : CIFRE
Contract duration : Full-time
Required degree : Master Degree
Required experience : First experience
# 2024-141409
Apply with one click Any questions ?
Job Description
Contexte
Les machines électriques dans l'aéronautique permettent d'assurer plusieurs fonctions propulsives ou non. En fonction des applications visées, les puissances mises en jeu vont de l'ordre de quelques dizaines à plusieurs centaines de kW, voire supérieures au MW. Avec de telles niveaux de puissance, il devient essentiel d'optimiser les densités de puissance massiques et volumiques des machines électriques afin de maintenir un intérêt à leurs usages.
Un des leviers permettant de réduire la masse et le volume des machines électriques consiste à augmenter leur vitesse de rotation, augmentant ainsi la fréquence d'alimentation électrique. Ce dernier point contribue grandement à augmenter les pertes dites « haute fréquence » dans les machines et à réduire le rendement global. Parmi les postes de pertes haute fréquence on retrouve les pertes dans les bobinages des machines. Ces pertes généralement appelées « pertes Joule AC » sont créées par la variation du champ magnétique au sein de la machine, induisant la circulation de courants de Foucault dans les conducteurs du bobinage des machines. Elles viennent s'ajouter aux pertes classiques DC et peuvent devenir de premier ordre pour certains points de fonctionnement à haut régime.
Les méthodes analytique et numérique permettant d'estimer fidèlement les pertes Joule AC ainsi que les solutions pour les réduire constituent un enjeu important pour la maîtrise des outils de dimensionnement et pour la conception de machines performantes. L'estimation des pertes Joule AC a toujours constitué une difficulté lorsque l'on cherche à corréler finement les modèles numériques aux caractérisations expérimentales. Une des raisons à cela est la dimension « 3D » des phénomènes mis en jeu, nécessitant bien souvent des modélisations fastidieuses et très coûteuses en temps de calcul, rendant par ailleurs tout travail d'optimisation difficile. D'autre part, la réduction des pertes Joule AC passe souvent par une optimisation de la disposition des conducteurs dans le bobinage, mais ces solutions s'accompagnent souvent de difficultés liées aux procédés de fabrication. La maturité de nouvelles techniques telles que la Fabrication Additive constitue une opportunité intéressante à exploiter pour la réalisation de topologies de machines optimisées en termes de rendement à haute fréquence.
Objectif de la thèse
L'objectif de ses travaux de recherche est double, d'une part il s'agit de développer un modèle permettant une meilleure estimation des pertes Joule AC dans les conducteurs de bobinages de machines électriques, tout en permettant des temps de calcul suffisamment faibles pour des études d'optimisation. D'autre part, en s'appuyant sur le modèle développé, le deuxième objectif consiste à explorer différentes solutions permettant de réduire ce poste de pertes et d'optimiser le rendement des machines électriques considérées pour cette étude.
Complementary Description
Descriptif des travaux à réaliser
Dans le cas des machines électriques, une des voies permettant de minimiser leur masse est de fonctionner à haute vitesse. Outre des contraintes mécaniques que cela engendre, cela nécessite des alimentations électriques à des fréquences élevées, conduisant à augmenter les pertes Joule AC dans les conducteurs.
La démarche adoptée pour ce travail de thèse s'articulera autour de deux axes :
Développer un modèle permettant de quantifier les pertes Joule AC de manière efficace. La démarche de modélisation doit permettre des temps de calcul suffisamment rapides pour être intégrée dans les outils de dimensionnement métier. L'optimisation du temps de calcul doit s'accompagner d'une optimisation de la précision et de la robustesse des modèles. Pour cela, une démarche de validation expérimentale doit être mise en place. Cette validation devra être menée sur des échantillons représentatifs des applicatifs aéronautiques visés.
Investiguer sur des voies d'optimisation du bobinage pour réduire les pertes Joule. Basé sur la démarche de modélisation précédente et s'appuyant sur l'état de l'art intégrant les contraintes liées à l'application, le travail consistera à explorer des solutions novatrices permettant de réduire ce poste de pertes et d'optimiser le rendement des machines à haute fréquence. L'optimisation du bobinage doit également tenir compte de l'environnement de la machine, notamment des contraintes thermiques auxquelles elle est soumise.
Job Requirements
Formation BAC+5 (Master recherche ou école d'ingénieur)
Compétences pour ce poste :
Bonnes connaissances en physique et en génie électrique
Connaissances en électromagnétisme et en particulier en machines électriques
Connaissances en modélisation numérique
Connaissance en langage de programmation : Matlab, Python, C+Pour travailler dans un contexte R&T, doit faire preuve:
Autonomie
Prise d'initiative
Bonne communication (orale et écrite)
Curiosité
Rigueur
Aptitude à s'intégrer rapidement au sein d'une équipe.
Specificity of the job
La thèse se déroulera en partenariat avec le laboratoire GEEPS à Saclay
92,000
employees worldwide
27
Number of countries where Safran is located
35
business area families
Maps are available under theOpen Database Licence (https://opendatacommons.org/licenses/odbl/) .
© OpenStreetMap (https://www.openstreetmap.org/copyright) contributors.
© Free-Lance's / Safran
Safran is an Equal Opportunity Employer
All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, sex, sexual orientation, gender identity, religion, national origin, disability, veteran status, or other legally protected status.