Magnetic planetary transmission : study, optimisation and realisation

Le travail présenté dans ce mémoire porte sur l'étude, l'optimisation et la réalisation d'une transmission planétaire magnétique. Dans notre thèse nous essayons de répondre à quelques questions intéressantes sur la possibilité de remplacer un train planétaire mécanique par un train planétaire magnétique, est-ce que la formule de Willis reste valable pour le train planétaire magnétique et est-ce que les trains magnétiques ont des performances similaires à celles des trains mécaniques ? Donc nous étudions, le remplacement du train mécanique par une transmission magnétique. Nous montrons que le train magnétique a un volume moindre, des pertes inférieures et plusieurs autres avantages. Notre but dans cette thèse est d'obtenir un "design" optimal d'un train magnétique. Nous utilisons un logiciel de calcul par éléments finis pour l'étude électromagnétique et nous cherchons également à optimiser les dimensions de ce train. Pour cela nous utilisons la méthode d'optimisation par essaim de particules (OEP). Un prototype a été réalisé ce qui permet de confronter les résultats de simulation et expérimentaux.The work presented in this thesis deals with the study, the optimisation and the realisation of a magnetic planetary transmission. We try to answer some questions about the possibility of replacing the mechanical planetary gear used in industrial machines by a magnetic planetary gear; is the formula of Willis still valid for the magnetic planetary gear and are the magnetic planetary gear performances at least similar to ones of the mechanical gears? We study the replacement of the mechanical planetary gear by a magnetic one. We show that the magnetic one has a smaller volume, lower losses and many other benefits. The objective of this work is to obtain an optimum design of a magnetic planetary gear. We use a finite element software to study the magnetic behaviour of the device and we also perform the optimization of the dimensions of the magnetic planetary gear. The particle swarm optimization method (PSO) has been used. A prototype has been built so the computation results has been compared to the experimental ones