Contribution to the EMC modeling of an actuating system for an automotive application

Nos travaux portent sur l’étude d’une méthodologie de modélisation prédictive CEM en émission conduite pour une chaîne d’actionnement (CA). L’objectif ultime, lié à l’utilisation de ces modèles pour le dimensionnement de ce système, est basé sur une optimisation sous contraintes (conception sous contraintes). Au delà de l’application, nous cherchons à mettre en exergue les bénéfices d’une modélisation multi-niveaux dans la recherche d’un compromis entre la précision et la durée de simulation de ces modèles. Dès lors, le but sera d’obtenir un modèle prédictif pour les perturbations électromagnétiques (PEM) d’émission conduite provenant de la CA étudiée et de confronter les résultats de simulations aux résultats expérimentaux. Pour ce faire, le développement d’un premier modèle représentatif des différents phénomènes physiques intervenant dans le système est nécessaire de façon à simuler ces PEM. Dans le but d’améliorer la précision et la durée de simulation de ce premier modèle, nous nous sommes intéressés à l’application d’un algorithme de macromodélisation passive permettant d’obtenir un macromodèle précis et rapide à évaluer, ce qui permet d’en faire un prétendant idoine en vue d’une optimisation. Ensuite, dans le cadre d’une optimisation sous contraintes, nous avons proposé une illustration de l’utilisation du modèle CEM établi pour la CA étudiée. Cette optimisation par évolution différentielle se limitera au dimensionnement d’un filtre CEM, en faisant intervenir, à cette occasion, des contraintes reflétant la réduction des sources d’échauffement.This phD dissertation is focused on the study of a methodology in order to predict the conducted electromagnetic interferences (EMI) arising from an actuating system (AS). The ultimate objective, linked to the use of these models for the sizing of this system, is based on an optimization under constraints (design under constraints).Beyond the application, we try to highlight the profits of multilevel modeling in looking for a tradeoff between the accuracy and the time cost of these models. Thereupon, the purpose will be to get a predictive model for the AS conducted EMI and to compare the simulation results to measurements.To that end, the development of a first representative model of the various physical phenomena occurring in the system is necessary so as to simulate the conducted EMI. In the purpose to improve the accuracy and the time cost of this first model, we were interested with care to a passive macromodeling algorithm allowing to obtain a fast and accurate macromodel to be estimated, what allows to make it an ideal pretender with the aim of an optimization.Then, within the framework of an optimization under constraints, we proposed an illustration of the use of the EMC model established for the studied AS. This optimization based on differential evolution will limit itself to the sizing of an EMI filter, by bringing in, on this occasion, constraints which reflect, in our case, thermal losses