Optimisation collaborative et par décomposition d'une sous-station ferroviaire hybride

International audienceTrois approches sont proposées pour la conception par optimisation d’une sous-station ferroviaire hybride en considérant sa commande sur un horizon temporel d’une année.La première est basée sur une linéarisation par parties de la fonction coût et une résolution par programmation linéaire. Les deux autres décomposent le problème complet en deux niveaux de moindre dimensionnalité. L’optimisation collaborative le résout par une approche avec deux boucles imbriquées alors que la décomposition de Benders permet une résolution découplée séquentielle. Cette dernière donne la même solution que la programmation linéaire en environ cinq fois plus de temps mais présente l’avantage de pouvoir être utilisée avec une fonction coût non linéaire

Safety Isolating Transformer Design using HyDE-DF algorithm

This paper presents an application of Evolutionary Computation (EC) to the benchmark of the safety isolating transformer problem. The benchmark adopts multidisciplinary optimization strategies, namely the multidisciplinary feasible (MDF) and the individual discipline feasible (IDF) formulations. The benchmark meets the requirements of engineers and scientists working with machine design problem, such as in the first part of the design process that is the choice of structure and materials. The EC methods employed in this paper are based on Evolutionary Algorithms (EAs), namely two variants of Differential Evolution (DE), two variants of Hybrid Adaptive DE (HyDE) and the Vortex Search (VS). The results showed in this paper suggest that EA methods are competitive with the classical optimization method, the sequential quadratic programming (SQP). Among the developed EAs, HyDE-DF is able to obtain better values than SQP on a significant battery of trials.This research has received funding from FEDER funds through the Op-erational Programme for Competitiveness and Internationalization (COM-PETE 2020), under Project POCI-01-0145-FEDER-028983;by NationalFunds through the FCT Portuguese Foundation for Science and Technology, under Projects PTDC/EEI-EEE/28983/2017 (CENERGETIC), and UIDB/00760/2020; Joao Soares is supported by FCT CEECIND/02814/2017grant.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Global optimization approaches to design a hybrid railway power station

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Optimisation process to solve multirate system

The modelling of a multirate system -composed of components with heterogeneous time constants- can be done using fixed-point method. This method allows a time-discretization of each subsystem with respect to its own time constant. In an optimisation process, executing the loop of the fixed-point at each model evaluation can be time consuming. By adding one of the searched waveform of the system to the optimisation variables, the loop can be avoided. This strategy is applied to the optimisation of a transformer

Comparison of Cycle Reduction and Model Reduction Strategies for the Design Optimization of Hybrid Powertrains on Driving Cycles

International audienceDecision-making is a crucial and difficult step in the design process of complex systems such as the hybrid powertrain. Finding an optimal solution requires the system feedback. This can be, depending on the granularity of the models at the component level, highly time-consuming. This is even more true when the system’s performance is determined by its control. In fact, various possibilities can be selected to deliver the required torque to the wheels during a driving cycle. In this work, two different design strategies are proposed to minimize the fuel consumption and the cost of the hybrid powertrain. Both strategies adopt the iterative framework which allows for the separation of the powertrain design problem and its control while leading to system optimality. The first approach is based on model reduction, while the second approach relies on improved cycle reduction techniques. They are then applied to a parallel hybrid vehicle case study, leading to important cost reduction in reasonable delays and are compared using different metrics

Démarches et outils pour la conception optimale des machines électriques

In the increased competition that characterizes today's society, the mastery of time of study and quality is going through a process of instrumentation of the design process. The acceleration of product renewal and implementation of innovative technology, the introduction of new constraints related to sustainable development and definition of design objectives at the system level challenge old strategies for design process. Faced with the complexity of new concepts, instrumentation of the design process is done through the use of optimization techniques and modeling tools within rational strategies.An optimal design is a result of a good fit between the models, optimization algorithms, the mathematical formulations and the design approaches. This dissertation presents each of these elements and highlights their interactions. The formulations are many and the designer has to choose the one that suits its application. The transformations can switch from one to another and provide greater flexibility in the design process. The models most commonly used for the design of electrical devices are classified into three categories: analytical models, finite element models, and the semi-numerical models. Their properties are complementary and no class dominates another, but each is an optimal compromise between accuracy and calculation time. Finally, the characteristics of the algorithms are often complementary and hybridization is an effective solution to reduce the time and increase the accuracy.Optimization runs with several algorithms and models confirm the strong interactions between the choice of a model, an algorithm and a formulation. Beyond the intrinsic characteristics of algorithms, implementation for the optimization of electrical devices remains a litmus test and brings a few surprises. Proficiency in a variety of models, algorithms and formulas guarantee the designer in order to arrive at an optimal device.The outlook for medium-term research is related to deterministic global optimization algorithms with mixed variable such as models and algorithms able of making choices in structural and materials. Long-term prospects focused on systemic multi-level and multi-scale optimization.Dans la concurrence accrue qui caractérise la société actuelle, la maîtrise des délais d'étude et de la qualité passe par une instrumentation de la démarche de conception. L'accélération du renouvellement des produits et de la mise en œuvre des technologies innovantes, l'introduction de nouvelles contraintes liées au développement durable et la définition des objectifs de conception non plus au niveau des actionneurs mais davantage au niveau du système remettent en cause les anciennes stratégies heuristiques de conception. Face à la complexité des nouvelles conceptions, une instrumentation de la démarche est faite par l'emploi des techniques d'optimisation et d'outils de modélisation au sein de stratégies rationnelles.Une conception optimale résulte ainsi de la bonne adéquation entre les modèles, les algorithmes d'optimisation, les formulations mathématiques et les démarches de conception les mettant en œuvre. Ce mémoire présente chacun de ces éléments et met en exergue leurs interactions. Les formulations sont multiples et il revient au concepteur de choisir celle qui convient à son application. Des transformations permettent de passer d'un formalisme à un autre et apportent une plus grande souplesse dans la démarche de conception. Les modèles les plus utilisés pour la conception des dispositifs électrotechniques sont classés en trois catégories : les modèles analytiques, les modèles éléments finis, et les modèles semi-numériques. Leurs propriétés sont complémentaires et aucune catégorie ne domine une autre mais chacune réalise un compromis optimal entre la précision et le temps de calcul. Enfin, les caractéristiques des algorithmes sont souvent complémentaires et l'hybridation est une solution efficace pour réduire le temps d'optimisation et augmenter la précision.Des optimisations menées avec plusieurs algorithmes et modèles confirment les fortes interactions qui existent entre les choix d'un modèle, d'un algorithme et d'une formulation. Au-delà des caractéristiques intrinsèques des algorithmes, leur mise en œuvre pour l'optimisation des dispositifs électrotechniques reste l'épreuve de vérité et apporte quelques surprises. La maîtrise d'une diversité de modèles, d'algorithmes et de formulations garantit au concepteur d'arriver de façon rationnelle à un dispositif optimal.Les perspectives de recherche à moyen terme concernent les algorithmes d'optimisation déterministes globaux à variables mixtes et les modèles et algorithmes capables de faire des choix structurels et de matériaux. Les perspectives à long terme portent sur l'optimisation systémique multi-niveau et multi-échelle

Collaborative and multilevel optimizations of a hybrid railway power substation

International audienceThree approaches are proposed for the design of a hybrid railway power substation taking into account the control of the storage system over 1 year. The first one is based on a piecewise linearization of the cost function and solved with linear programming. The others decompose the whole problem in 2 levels with lower dimensionality. Collaborative optimization solves it with a double-loop scheme while Benders decomposition allows a sequential resolution. This last gives the same solution as linear programming in about 5 times more computing time and can be used with a nonlinear cost function

COMPARISON OF OPTIMIZATION FORMULATIONS TO DESIGN AN HYBRID RAILWAY POWER SUBSTATION

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Holocene reconstruction of Hg deposition in the central Andes: respective contribution of climate change, volcanism and anthropogenic activities

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