Identification des paramètres d’un modèle TGV
Auteur / Autrice : | Sönke Kraft |
Direction : | Denis Aubry |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mécanique |
Date : | Soutenance le 30/03/2012 |
Etablissement(s) : | Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Châtenay-Malabry, Hauts de Seine) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de mécanique des sols, structures et matériaux (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1998-2021) |
Jury : | Président / Présidente : Louis Jézéquel |
Examinateurs / Examinatrices : Denis Aubry, Simon Iwnicky, Guy Bonnet, Guillaume Puel, Christine Punfschilling | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Simon Iwnicky, Guy Bonnet |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Ce travail étudie l’applicabilité des méthodes d’identification aux paramètres de la suspension d’un modèle multi-corps du TGV. L’objectif est de caler le modèle par rapport au système réel par une estimation des paramètres de la suspension en utilisant la réponse du véhicule mesuré. A cause du comportement nonlinéaire du système la méthode temporelle de recalage a été choisie. Elle nécessite la définition et minimisation d’une fonction coût qui décrit la distance entre le modèle et la mesure. La convergence la plus rapide est obtenue avec des méthodes gradient qui demandent le calcul des dérivés de la fonction coût par rapport á chaque paramètre de la suspension. Comme le calcul par des différences finis est coûteux et moins précis la méthode adjoint a été implémentée. L’application à un modèle simplifié d’un bogie avec une description mathématique connue permet d’identifier les paramètres de la suspension. La présence des minima locaux dans la fonction coût du modèle TGV nécessite l’utilisation des méthodes globales. Le recuit simulé et l’algorithme génétique donnent des réductions importantes de la fonction coût et des estimations pour les paramètres du modèle TGV. Dans des travaux ultérieurs, ces informations pourraient être utilisées pour d’autre application comme le « condition monitoring ».