Optimisation de procédés de mise en forme par couplage de méta-modèles adaptatifs et de réduction dimensionnelle

Optimization of forming processes by coupling adaptive meta-model and dimensionality reduction

• Auteur / Autrice : Van Tuan Dang
• Direction : Pascal Lafon, Carl Labergère
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique, Matériaux, Optique et Nanotechnologie
• Date : Soutenance le 29/10/2018
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Francisco Chinesta
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Carl Labergère, Francisco Chinesta, Nathalie Boudeau, Piotr Breitkopf, Jean-Louis Duval
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nathalie Boudeau, Piotr Breitkopf
• DOI : 10.70675/7ff6c7fdzfba6z4f92z920bzb7fa8b5bfbe8

Mots clés

Mots clés contrôlés

Travail de la tôle

Optimisation mathématique

Simulation par ordinateur

Décomposition orthogonale aux valeurs propres

Mots clés libres

Travail de la tôle

Optimisation mathématique

Simulation par ordinateur

Décomposition orthogonale aux valeurs propres

Sheet-metal work

Mathematical optimization

Computer simulation

Proper Orthogonal Decomposition

Résumé

Les procédés de mise en forme sont largement utilisés dans l’industrie automobile et aéronautique. Cependant, la simulation de mise en forme haute-fidélité est coûteuse en temps de calculs. Cela limite l’usage les méthodes d’optimisations dans le développement et la mise au point des procédés de mise en forme. Dans ces phases de développement, l’obtention d’un optimum global joue un rôle clé mais nécessite de nombreuses itérations de l’algorithme d’optimisation. Cette thèse propose une stratégie permettant l'utilisation de simulations de procédé de mise en forme à coûts élevés pour l'optimisation globale des procédés de mise en forme. Un méta-modèle spatial est d'abord construit par couplage de techniques de réduction dimensionnelle et de méta-modélisation traditionnelle. Ce méta-modèle remplace le modèle haute-fidélité de simulation du procédé et permettra d'utiliser des approximations beaucoup moins coûteuses dans la procédure d’optimisation. Ce méta-modèle est construit sur la base d’un plan expérience numérique initial du modèle haute-fidélité et est ensuite enrichi au cours de l’optimisation par l’ajout contrôlé d’une ou plusieurs simulations hautes-fidélités. Cette technique d’optimisation a montré son efficacité sur trois cas de procédés de mise forme: deux emboutissages dont un exemple industriel d’aile de voiture et un procédé d’hydroformage de tube en Y.

The forming processes are widely used in the automotive and aerospace. However, the simulation of high-fidelity forming is expensive in terms of computational time. This limits the use of optimization methods in the development and design of forming processes. In these development phases, obtaining a global optimum plays a key role but requires many iterations of the optimization algorithm. This thesis proposes a strategy allowing the use of highly expensive forming process simulations for the global optimization of forming processes. A spatial meta-model is first built by coupling techniques of dimensional reduction and traditional meta-modeling. This meta-model replaces the high-fidelity simulation model of the process and will make it possible to use much less expensive approximations in the optimization procedure. This meta-model is built from an initial design of experiments (DOE) based on the high-fidelity model. This meta-model is then enriched during optimization by controlled addition of one or more high fidelity simulations. This optimization technique has shown its effectiveness on three case studies of forming processes: two stampings including an industrial example of a car fender and a Y-tube hydroforming process