Optimisation topologique appliquée aux machines électriques tournantes : analyse des performances électromagnétiques et vibratoires

Face au défi climatique, l'Union Européenne s'est fixé l'objectif ambitieux d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2050, ce qui passe notamment par des progrès majeurs dans la conversion électromécanique, indispensable aux énergies renouvelables et à la mobilité électrique. Dans ce contexte, cette thèse explore l'optimisation topologique appliquée à la conception des machines électriques, en se concentrant principalement sur les moteurs synchrones à réluctance. L'enjeu est de proposer des méthodes innovantes capables de traiter des problématiques complexes, en prenant en compte les aspects magnétiques, mécaniques et vibratoires.Pour cela, une méthodologie complète d'optimisation basée sur la méthode SIMP est développée, combinant modélisations magnéto-statiques et mécaniques, et intégrant des stratégies pour limiter les vibrations. Une nouvelle manière de formuler le problème d'optimisation est proposée, permettant de réduire considérablement le temps de calcul sans compromettre les performances électromagnétiques.Le travail propose aussi une approche multiphysique croisant optimisation magnétique et mécanique, avec une comparaison entre une optimisation séquentielle en deux étapes et une optimisation simultanée. L'impact des contraintes mécaniques sur les performances globales est analysé en détail.Enfin, l'optimisation est étendue à la réduction des vibrations en repensant la structure du carter de la machine. Le but est de minimiser l'impact des forces électromagnétiques sur le comportement vibratoire, pour améliorer à la fois la robustesse et le confort acoustique.Les principales contributions de cette thèse reposent sur de nouvelles méthodologies pour optimiser les moteurs synchrones à réluctance, sur l'intégration explicite des critères vibratoires dans le processus de conception, et sur des avancées concrètes pour concevoir des machines électriques plus efficaces et plus fiables.