Abstract : We present in this thesis our work on the control and optimization of high field magnets. The physics involved in the operation of the magnet are presented, and their discretization is detailed. It consists of a non-linear thermoelectric problem, a magnetostatic problem and a linear elasticity problem. The Hybrid Discontinuous Galerkin (HDG) method is used in order to better approximate the fields of interests, such as the current density, the magnetic field or the stress. We developed and implemented the Integral Boundary Condition (IBC) to be able to impose the current intensity directly instead of using the difference of potential. To solve our problem in real time, we used the Reduce Basis method (RB), combined with the Empirical Interpolation Method (EIM), its discrete version, the Simultaneous EIM and RB method and the Empirical Quadrature Method (EQM). Finally, we applied our methods to two applications of interest for the LNCMI, the identification of cooling parameters based on experimental data, and the optimization of the cuttings of the magnets to improve its homogeneity.
Résumé : Nous présentons dans cette thèse notre travail sur le contrôle et l’optimisation d’aimants à hauts champs. Les physiques impliquées sont présentées et leur discrétisation est détaillée. Elles consistent en un problème thermoelectrique non linéaire, un problème magnétostatique et un problème d’élasticité linéaire. La méthode de Galerkin Discontinu Hybrid (HDG) est utilisée pour approcher au mieux les champs d’intérêt, tels que la densité de courant, le champ magnétique ou le tenseur des contraintes. Nous avons développé et implémenté les Conditions Intégrales aux Bords (IBC) pour pouvoir imposer l’intensité de courant directement au lieu d’utiliser la différence de potentiel. Pour résoudre notre problème en temps réel, nous avons utilisé la méthode des Bases Réduites (RB), combinée avec la Méthode d’Interpolation Empirique (EIM), sa version discrète, la méthode Simultanée EIM et RB (SER) et la Méthode de Quadrature Empirique (EQM). Finalement, nous avons appliqué ces méthodes à deux applications d’intérêt pour le LNCMI, l’identification des paramètres de refroidissement basé sur des données expérimentales, et l’optimisation des découpes de l’aimant pour améliorer son homogénéité.