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LABORATOIRE D'ELECTROTECHNIQUE ET D'ELECTRONIQUE DE PUISSANCE DE LILLE

Recherche, Développement et Innovation en Génie Electrique

Seminar in OMN TEAM

The research team OMN specializes in various numerical methods associated with electromagnetic field computation. We regularly organize the Junior Seminar, where presentations are given by our Ph.D. students and postdocs, and we occasionally host an Invited Seminar featuring presentations by external researchers.

If you are interested in giving a talk or exploring collaboration ideas related to our work, please contact Zuqi who is in charge of the seminar. The seminar can be conducted in English or French according to your preference, and there is no time limit for its duration.

Upcoming seminars:

November 07, 2024, Junior Seminar

Madeline CHAUVIER (UHPF)

Calcul en 2D de charges d’espace créées par les lignes de transport HVDC 

Lors de cet exposé, je présenterai les problèmes de charges d’espace liés au transport du courant électrique dans les lignes haute tension à courant continu (High Voltage Direct Current (HVDC)). Je préciserai le modèle retenu couplant le potentiel électrique et la densité de charge d’espaces. En dimension 2, dans le cas d’une géométrie simple, je donnerai la forme des solutions. Dans un cadre plus général, j’ai obtenu un résultat d’existence de solutions mais celles-ci ne sont plus calculables. C’est pourquoi je proposerai un algorithme numérique et des simulations associées. Afin de valider cette méthode numérique, je comparerai, dans le cas simple, la solution exacte et la solution approchée. Je présenterai aussi des résultats numériques pour une géométrie plus réaliste.

November 28, 2024, 14:00, Invited Seminar (Esprit Building, Saphir 1)

Pr. Hajime IGARASHI (Hokkaido University, Japan)

Professor Hajime IGARASHI received the Ph.D. degree in engineering from Hokkaido University in 1992. He has been a professor at Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, since 2004. He was a guest researcher at Berlin Technical University, Germany, under support from the Humboldt Foundation from 1995–1997. His research area is computational electromagnetism, optimal design and AI-based design of electric machines. He has authored and coauthored more than 300 peer-reviewed journal papers. He is the author of the book entitled “Topology Optimization and AI-based Design of Power Electric and Electrical Devices” published from Academic Press in 2024. 

Stochastic Topology Optimization of electromagnetic devices

This presentation begins with an overview of topology optimization based on stochastic and deterministic methods. We then focus on stochastic topology optimization based on Gaussian basis functions, which has been applied to the design of permanent magnet motors, dielectric lens antennas, and wireless power transmission devices. We extend this method to perform hybrid parameter-topology optimization, multi-material optimization, and fast optimization based on deep learning. Finally, we discuss the difficulties in stochastic topology optimization and its prospects.

December 02, 2024, Junior Seminar

Joel DRAPPIER

January 07, 2025, Junior Seminar

Idriss NACHETE

February 04, 2025, Junior Seminar

Fabien DANCOISNE 

March 11, 2025, Junior Seminar

Sqalli Ghali

Ze GUO

April 23, 2025, Junior Seminar

Mohamed Reda SAOUTHI

Philomène CARTON

May 14, 2025, Junior Seminar

Ayoub AINOUZ

Ali SALLOUKH

Juin 17, 2025, Junior Seminar

Liwaa ABOUCHAKRA

Lionel GOUNOU

Past seminars:

October 11, 2024, Seminar

Marwane DEHRBECOURT

FFF additive manufacturing of ferrites: from filament conception to characterization

The democratization of additive manufacturing technologies began in the late 80s, with the appearance of the first 3D printers.  Today, they offer solutions adapted to the challenges faced in various domains of scientific research and industry. In particular, electrical engineering can greatly benefit from the opportunities offered by FFF (fused filament fabrication) printing and the diversification of materials used. This process enables the creation of complex, customized structures, and offers the advantage of low manufacturing costs. Our work aims to fully master the PIM-like additive manufacturing chain for the production of MnZn and NiZn ferrites: feedstock development, FFF printing, debinding, sintering and process validation by magnetic characterization.

This work is part of the joint AMbassador project carried oud with the CEA, which aims to design a gradient-permeability architecture with advanced geometries not achievable by conventional manufacturing processes.

September 18 & 19, 2024, Invited Seminar

Pr. Alessandro FORMISANO (Università della Campania “Luigi Vanvitelli”, Italy)

Alessandro Formisano holds a MS in Electronic Engineering from Univ. di Napoli “Federico II” and a PhD in Electrical Sciences from the same university. He is full professor of Electrical Sciences since 2016 at Università della Campania “Luigi Vanvitelli”.

Professor Formisano interests are in the numerical computation of electromagnetic fields, in the resolution of inverse problems in electromagnetism, in the machine learning approaches, and finally in the engineering aspects of nuclear fusion. He was Co-Chairman of the 2020 Edition of the CEFC, and is the general chairman of the Compumag 2025 conference.

Inverse Source Problems in Low Frequency Electromagnetism: Classical Approaches and the role of Machine Learning Techniques

Inverse Source Problems are characterized by the need of identifying a source from the measurement of its effects. In the case of Low Frequency Electromagnetism, a typical case is the reconstruction of current distribution from remote magnetic field. This problem presents an ill posed nature, and consequently its resolution requires special actions to produce reliable results. In this short seminar, the classical regularization methods will be briefly discussed, in the perspective of providing a gentle introduction to more recent approaches based on machine learning.

September 23, 2024, Invited Seminar

Pr. Alessandro FORMISANO (Univ. Della Campania “Luigi Vanvitelli”, Italy)

Alessandro Formisano holds a MS in Electronic Engineering from Univ. di Napoli “Federico II” and a PhD in Electrical Sciences from the same university. He is full professor of Electrical Sciences since 2016 at Università della Campania “Luigi Vanvitelli”.

Professor Formisano interests are in the numerical computation of electromagnetic fields, in the resolution of inverse problems in electromagnetism, in the machine learning approaches, and finally in the engineering aspects of nuclear fusion. He was Co-Chairman of the 2020 Edition of the CEFC, and is the general chairman of the Compumag 2025 conference.

A short introduction to (Magnetically Confined) Thermonuclear Fusion

The world energy demand is getting higher and higher, but the fossil sources are rapidly exhausting, not to speak of their environmental impact. The need for alternative, sustainable energy sources is strong. Among those, nuclear fusion represents one of the top choices, but its complexity is overwhelmingly demanding: high-energy physics to be controlled, incredibly large magnetic fields to be generated with high accuracy and driven accordingly to tightly controlled waveforms. Not to speak of the intrinsically unstable nature of a burning plasma! The technology behind a possible reactor represents one of the most advanced research frontiers in engineering. This short seminar aims to deliver a gentle introduction to the physics of magnetically confined thermonuclear fusion, showing the achievements but also the critical aspects of this promising technology.

July 09, 2024, Junior Seminar

Esteban HUSSON

Modélisation et expérimentation sur un capteur de courant, basé sur la technologie Rogowski

Cette thèse porte sur la modélisation du capteur de courant interne aux disjoncteurs en tête d’installation (air circuit breaker ou ACB). Ce capteur mesure les courants d’entrée de l’installation à protéger, grâce à un tore Rogowski, mais sert également à l’auto-alimentation de l’ACB grâce à des transformateurs de courant. La mesure de courant permet d’assurer les fonctions de protection et de monitoring. La fonction d’auto-alimentation est exigée à l’ACB pour pouvoir fonctionner quel que soit le type de défaut sur l’installation électrique. Le problème principal se situe donc dans les interactions entre le tore de Rogowski et le circuit magnétique du TC. Il est dimensionnellement impossible dans l’ACB de séparer physiquement ces deux éléments. Le transformateur de courant et le tore de Rogowski doivent donc coexister dans un environnement proche, et cela impacte fortement les performances de mesure demandées au tore de Rogowski.

June 06, 2024, Junior Seminar

Badr CHERQUAOUI

Développement de méthodes adaptées à la modélisation de défauts complexes en Évaluation Non Destructive par courant de Foucault 

La thèse porte sur la détection des microfissures dans les centrales nucléaires, plus précisément dans les tubes constituant le générateur de vapeur. Ces tubes, de faible diamètre, transportent l’eau du circuit primaire à haute température et sont soumis à de fortes contraintes de pression, ce qui peut entraîner des fissures dues au phénomène connu sous le nom de « corrosion sous contrainte ». Des inspections régulières de ces tubes sont menées pour garantir la sûreté des installations, et l’une des méthodes utilisées est le Contrôle Non Destructif par Courant de Foucault (CND-CF), qui permet de vérifier l’intégrité des pièces conductrices. Pour cela, une sonde générant un champ électromagnétique est placée à proximité de la pièce à tester. Comme la pièce est conductrice, des courants induits (courants de Foucault) se développent à l’intérieur. Le flux d’induction magnétique est alors capté par deux sondes réceptrices. Lorsque la différence de flux est significative, cela peut indiquer la présence d’un défaut.

L’objectif de la thèse est d’étudier deux aspects : la modélisation du processus de CND-CF à l’aide de méthodes numériques telles que les éléments finis, afin de pouvoir traiter des configurations aussi complexes que nécessaire. Ainsi que la paramétrisation de fissures réalistes rencontrées dans les tubes du générateur de vapeur. La modélisation des fissures peut nécessiter l’utilisation de méthodes intrusives. Enfin, cela permettra de mener des études réalistes via le processus de propagation de l’incertitude afin de comprendre et d’identifier plus précisément les paramètres influents (PI). Ces simulations peuvent apporter une aide précieuse aux ingénieurs en les aidant à interpréter les signaux atypiques détectés sur site et donc d’aider à la prise de décision.

Lea SALEH

Magnetic Aging of Non-Oriented Electrical Steels Subjected to Thermal Operating Conditions Encountered in Electrical Mobility Applications

Electrical mobility applications are becoming increasingly popular today as a part of the move towards net zero emissions. As a result, efficiency improvements in this sector have become essential. The latter calls for significant efforts to be made to improve the energy efficiency of electrical machines used in the automotive industry. One way to achieve this is by optimizing the performance of the machine core. This core, made of iron silicon electrical steel, is subjected to high operating temperatures over time. This triggers atomic diffusion and precipitation mechanisms that can modify the core microstructure, irreversibly deteriorating its magnetic performance and thus increasing its losses (iron losses). This phenomenon is known as magnetic aging. 

The magnetic aging phenomenon in electrical steels is the main focus of my PhD thesis, as studying this phenomenon can allow to optimize the magnetic performance of the electrical machine by reducing the additional losses that this phenomenon can introduce into the machine core. In fact, as my PhD thesis is part of the ANR MASTERMIND2 project, it aims to develop a multi-physical model of magnetic aging mechanisms and their consequences on iron losses while linking the observed magnetic behavior to its underlying microscopic phenomena. Particularly, and in order to achieve the aforementioned aim, my work focuses on the macroscopic behavior of non-oriented iron silicon (Fe-Si) steel samples in response to magnetic aging. Understanding the macroscopic behavior of these steels will allow me to account for the microscopic phenomena underlying magnetic aging and to develop physical models that depict the macroscopic/microscopic behavior. These models can be, nevertheless, useful for machine manufacturers in order to produce electrical machines that are more resilient to the effects of magnetic aging. 

So far, throughout the first research studies of my PhD thesis, the macroscopic models investigated include the Steinmetz model and the iron loss separation model for the iron losses, as well as the JMAK model for the precipitation phenomenon underlying magnetic aging. Moreover, models that can depict the first magnetization B-H curve are still under investigation as it has been shown to be impacted by magnetic aging for our studied non-oriented electrical steels. The results of the studied macroscopic models are to be further integrated into microscopic models, such as the mean radius model.

May 07, 2024, Junior Seminar

Zhenxin LI

The ODF-based method for the modeling of the B-H magnetization curves of Grain Oriented Electrical Steels considering mechanical stress

Grain oriented electrical steels (GOES) are widely used in power transformers to improve energy efficiency and reduce size and weight. GOES are characterised by their strong magnetic anisotropy, which results in different magnetic properties depending on the direction and intensity of the applied field with respect to the rolling direction (RD). The Orientation Distribution Function (ODF) based approach is a convenient method to describe the anisotropy of the GOES behaviour law due to its ease of identification and implementation. In our previous work, an improvement of the ODF-based model is proposed to increase the modelling accuracy. Recently, we extend the ODF-based model to account for the mechanical stress on the first magnetization curves of a conventional GOES. Furthermore, a simple smoothing method is given to alleviate the oscillation problem found in the ODF-based method.

March 26, 2024, Junior Seminar

Othmane MARBOUH

Capteurs RF MEMS électro-acoustiques passifs et sans fil pour le diagnostic précoce de défauts dans les machines électriques de fortes puissances

Pour garantir la fiabilité et la continuité d’exploitation des machines électriques de forte puissance, il est crucial de prendre en compte les contraintes sévères auxquelles elles sont soumises pendant leur fonctionnement. Anticiper les opérations de maintenance et les éventuelles situations de fonctionnement dégradé nécessite une acquisition d’informations détaillées, souvent au niveau local. Dans cette optique, l’obtention d’informations spécifiques au rotor s’avère être le moyen le plus fiable pour mettre en place une surveillance et un diagnostic robustes et fiables. Les technologies de capteurs sans fil et sans batterie, combinées à des méthodes avancées d’analyse de données et de traitement des signaux, peuvent répondre de manière adéquate à ce besoin spécifique. La technologie des composants SAW, exploitant les ondes acoustiques de surface, offre la possibilité de créer des capteurs entièrement sans fil et passifs, répondant ainsi à toutes les contraintes énoncées. Cette approche permet la mesure de diverses grandeurs physiques telles que la température, les contraintes mécaniques et le champ magnétique, grâce à une ingénierie avancée du design.

February 15, 2024, Junior Seminar

Wei CHEN

Application des méthodes de réduction de modèle numérique pour la quantification d’incertitude en génie électrique

Les modèles numériques basés sur la méthode des éléments finis (MEF) sont désormais la norme pour étudier les dispositifs électromagnétiques à basse fréquence. Afin d’accélérer la modélisation, on peut remplacer le modèle numérique complet par un modèle réduit en utilisant les différentes méthodes de réduction. Pour les problèmes magnétoquaistatiques on peut utiliser la méthde Cauer ladder network (CLN) qui coûte peu de temps une fois la construction à l’étape offline est finie. Nous avons proposé une méthode pour améliorer la robustesse ou la convergence du CLN.
Nous avons également développé le CLN multiport en formulation A-T et proposé une méthode paramétrique simple. Nous avons appliqué le CLN pour modéliser le câble HVDC et aussi pour le PCB en utilisant les éléments coques. Nous avons proposé une extension de cette méthode sur le problème électroquasistatique (EQS) et l’utilisé pour modéliser la traversée isolée.

January 09, 2024, Junior Seminar

Walid MOHAND OUSSAID

Investigations des pertes dans les plateaux et doigts de serrage dans les machines de fortes puissances

Les dispositifs de serrage sont utilisés pour appliquer la pression nécessaire au maintien des tôles du stator dans le cas de machines de grande puissance telles que les grands turbogénérateurs. Les courants dans les enroulements d’extrémité du stator et du rotor induisent des courants de Foucault dans ces pièces de serrage qui sont généralement réalisées en acier magnétique conducteur en raison de contraintes économiques. L’enjeu principal est celui de la connaissance la plus précise possible des pertes engendrées par les courants induits dans les plateaux et doigts de serrage utilisés dans les machines électriques de fortes puissances. Plus spécifiquement, les investigations devront analyser l’effet des différentes composantes du champ magnétique ainsi que leurs effets en fonction des matériaux utilisés pour les dispositifs de serrage. Pour ce faire, une approche combinée expérimentale / numérique sera mise en œuvre.

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