Tolérancement robuste des composants de véhicules ferroviaires pour assurer leur performance et le respect des contraintes de conception

Robust tolerancing of railway vehicle components to insure performance and constraint compliance

• Auteur / Autrice : Justine Lariviere
• Direction : Scott Cogan, Emmanuel Foltete, Guillaume Ham
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 03/09/2020
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
• Jury : Président / Présidente : Evelyne Aubry-Barottin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Scott Cogan, Emmanuel Foltete, Guillaume Ham, Evelyne Aubry-Barottin, Jean-Claude Golinval, Anas Batou, Peter L. Green, Fabienne Bondon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Claude Golinval, Anas Batou

Mots clés

Mots clés contrôlés

Matériel roulant

Commande robuste

Mots clés libres

Modèle numérique

Domaine ferroviaire

Conception robuste

Incertitudes

Tolérances

Analyse de sensibilité

Numerical model

Railway domain

Robust design

Uncertainties

Tolerances

Sensitivity analysis

Résumé

Le niveau de précision requis pour les exigences sur les performances dynamiques des véhicules ferroviaires est souvent difficile à déterminer pour les fabricants. Cela est dû, d'une part, à la complexité des modèles fondés sur la physique et, d'autre part, à la difficulté de recueillir des informations exhaustives quant aux dispersions effectives des caractéristiques des différents composants du véhicule. L'objectif de cette thèse est de développer une méthodologie générique pour déterminer les tolérances de conception admissibles des composants, qui garantiront des performances acceptables ainsi que le respect des contraintes de conception. La première partie de ce travail se concentre sur la sélection des paramètres de conception influents en utilisant une analyse de sensibilité. Compte tenu de la charge de calcul importante que cela implique, une stratégie est proposée pour réduire les coûts de calcul en remplaçant les analyses non-linéaires effectuées dans le domaine temporel par une série d'analyses modales linéaires à différents points de l'espace de conception. La deuxième partie traite d'une approche d'optimisation des tolérances afin de gérer les coûts et les incertitudes issus de la fabrication des véhicules. La solution proposée est basée sur des méta-modèles et fournit des indicateurs de décision afin d'analyser le compromis entre le coût de réduction des tolérances et l'amélioration des performances.

The required level of accuracy for the dynamic railway vehicle performance requirements is often difficult for manufacturers to determine. This is due, on the one hand, to the complexity of the physics-based models, and on the other hand, to the difficulty of gathering exhaustive information on the actual dispersion in the characteristics of the various vehicle components. The objective of this thesis is to develop a generic methodology for determining the allowable design tolerances for the components which will guarantee acceptable performance as well as compliance with the design constraints. The first part of this work focuses on the selection of the dominant design parameters using a sensitivity analysis. Given the large computational burden involved, a strategy is proposed to reduce calculation costs by replacing nonlinear time domain analyses by a series of linear modal analyses at different points in the design space. The second part deals with a tolerance optimization approach in order to manage vehicle manufacturing costs and uncertainties. The proposed solution is based on surrogate models and provides decision-making indicators for analyzing the trade-off between the cost of reducing tolerances and improving performance.