Séminaire JCJC, 7 juin 2024

Finite Element Method

7 juin 2024, 15h30, ESPRIT, Saphir
Joël DRAPPIER, walid MOHAND OUSSAID

Les machines électriques font actuellement l’objet de nombreuses recherches pour améliorer leurs rendements de quelques pourcents. Afin d’évaluer précisément les performances, avant la construction de prototypes réels, on s’appuie sur une modélisation numérique qui doit tenir compte des caractéristiques des matériaux (conductivité électrique, perméabilité magnétique, non-linéarité, etc.).

Le L2EP, avec EDF R&D dans le cadre d’un laboratoire commun, développe depuis de nombreuses années un code de calcul 3D, dénommé code_Carmel, basé sur la méthode des éléments finis pour modéliser des dispositifs électromagnétiques en basse fréquence. Cela revient à résoudre les équations de Maxwell avec les hypothèses des régimes quasi stationnaires.

À partir des simulations, on peut ainsi ressortir un grand nombre de données inaccessibles par mesures, car restant globales, et avoir une connaissance précise des phénomènes locaux. Cela est primordial dans l’évaluation de grandeurs d’intérêts comme les pertes, le couple, etc. Avec des applications aussi bien d’un point de vue du développement que du diagnostic des machines.

Electric machines are currently the subject of numerous research efforts aimed at improving their efficiencies by a few percentage points. In order to precisely evaluate their performance before constructing real prototypes, researchers rely on numerical modeling that takes into account material characteristics such as electrical conductivity, magnetic permeability, non-linearity, etc.

For many years, the L2EP, in collaboration with EDF R&D as part of a joint laboratory, has been developing a 3D calculation code called code_Carmel, based on the finite element method, to model electromagnetic devices at low frequencies. This involves solving Maxwell’s equations under the assumptions of quasi-steady-state conditions.

Using simulations, a large amount of data inaccessible by direct measurement can be obtained, providing a precise understanding of local phenomena. This is crucial for evaluating parameters of interest such as losses, torque, etc., with applications ranging from machine development to diagnostic purposes.