Modelling and optimal design in railway applications
Modélisation et conception optimale pour les applications ferroviaires
Résumé
The design of traction systems is a complex task, which needs experts from various fields. Train manufacturers can manage this complexity and produce high performance rolling stock materials. However, any improvement in design methodology can lead to a competitive advantage in a global market.
This thesis focuses on the optimal design methodology of complex systems such as a railway traction system. The design process and tools are demonstrated via two applications: the design of a traction motor and the concurrent design of several key components.
The load cycle and transient thermal behaviour are essential in the design of a traction motor. The adaptation of a motor to its load cycle reduces significantly its mass. The multidisciplinary design optimization approach is used to manage interactions between various discipline models in the optimization process. The optimization time can be reduced through a task distribution and a parallel computing. The multi-objective design optimizations are also applied. Pareto fronts are obtained despite the difficulty in using the high fidelity but expensive in computation time such as Finite Element Analysis model.
The hierarchical decomposition approach: the Target Cascading method is applied to the traction system design problem. The system and components are designed simultaneously. This method is suitable for implementing the complex system optimal design process while respecting the product development structure of the company.
This thesis focuses on the optimal design methodology of complex systems such as a railway traction system. The design process and tools are demonstrated via two applications: the design of a traction motor and the concurrent design of several key components.
The load cycle and transient thermal behaviour are essential in the design of a traction motor. The adaptation of a motor to its load cycle reduces significantly its mass. The multidisciplinary design optimization approach is used to manage interactions between various discipline models in the optimization process. The optimization time can be reduced through a task distribution and a parallel computing. The multi-objective design optimizations are also applied. Pareto fronts are obtained despite the difficulty in using the high fidelity but expensive in computation time such as Finite Element Analysis model.
The hierarchical decomposition approach: the Target Cascading method is applied to the traction system design problem. The system and components are designed simultaneously. This method is suitable for implementing the complex system optimal design process while respecting the product development structure of the company.
La conception d'un système électrique de transport ferroviaire est une tâche complexe qui fait appel simultanément à des experts de domaines de compétence différents. Les constructeurs ferroviaires gèrent cette complexité ce qui leurs permet de fabriquer des équipements performants. Néanmoins, dans un marché global, tout gain méthodologique peut se traduire en avantage concurrentiel.
La conception systémique optimale de composant électrotechnique est abordée dans cette thèse. Une chaîne de traction électrique est choisie comme exemple représentatif d'un système complexe. La démarche et les outils sont mis en œuvre sur deux applications: la conception d'un moteur de traction et la conception simultanée de plusieurs composants clés.
Pour concevoir un moteur de traction, le cycle de fonctionnement et le comportement thermique transitoire sont primordiaux. La bonne adaptation du moteur à sa mission permet de réduire considérablement sa masse. L'approche multidisciplinaire est utilisée pour gérer les interactions entre modèles de disciplines différentes au sein d'un même processus d'optimisation. Suivant la méthode employée, le temps d'optimisation peut être réduit grâce à la répartition des taches par domaine physique et d'en paralléliser l'exécution. Des optimisations multiobjectif ont également été appliquées. Des fronts de Pareto sont obtenus malgré l'utilisation d'un modèle précis mais coûteux, le modèle éléments finis.
L'approche décomposition hiérarchique de la méthode "Target Cascading" est appliquée au problème de conception de la chaîne de traction. Le système et ses composants sont conjointement conçus. Cette méthode est bien adaptée à la démarche de conception optimale des systèmes complexes, tout en respectant l'organisation par produit de l'entreprise.
La conception systémique optimale de composant électrotechnique est abordée dans cette thèse. Une chaîne de traction électrique est choisie comme exemple représentatif d'un système complexe. La démarche et les outils sont mis en œuvre sur deux applications: la conception d'un moteur de traction et la conception simultanée de plusieurs composants clés.
Pour concevoir un moteur de traction, le cycle de fonctionnement et le comportement thermique transitoire sont primordiaux. La bonne adaptation du moteur à sa mission permet de réduire considérablement sa masse. L'approche multidisciplinaire est utilisée pour gérer les interactions entre modèles de disciplines différentes au sein d'un même processus d'optimisation. Suivant la méthode employée, le temps d'optimisation peut être réduit grâce à la répartition des taches par domaine physique et d'en paralléliser l'exécution. Des optimisations multiobjectif ont également été appliquées. Des fronts de Pareto sont obtenus malgré l'utilisation d'un modèle précis mais coûteux, le modèle éléments finis.
L'approche décomposition hiérarchique de la méthode "Target Cascading" est appliquée au problème de conception de la chaîne de traction. Le système et ses composants sont conjointement conçus. Cette méthode est bien adaptée à la démarche de conception optimale des systèmes complexes, tout en respectant l'organisation par produit de l'entreprise.