Réduction d’ordre de modèle de crash automobile pour l’optimisation masse / prestations

Reduced-oder modelling of a car crash in a mass optimization study

• Auteur / Autrice : Étienne Gstalter
• Direction : Florian de Vuyst
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques Appliquées : Laboratoire de Mathématiques Appliquées de Compiègne (Unité de recherche EA-2222)
• Date : Soutenance le 16/12/2020
• Etablissement(s) : Compiègne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Simulation par ordinateur

Interpolation (mathématiques)

Plan d'expérience

Analyse de régression

Optimisation mathématique

Automobiles -- Systèmes anticollision

Automobiles -- Dispositifs de sécurité

Automobiles -- Conception et construction

Mots clés libres

Ingénierie automobile

Réduction de modèles

Crash test

Automotive engineering

Dimensionality reduction

Non-intrusive approach

Empirical interpolation method

Data-driven model

Regression

Experimental design

Mathematical optimization

Algorithms

Computer simulation

Crash test

Résumé

Cette thèse est une contribution à un thème de recherche sur les applications de la réduction de modèle à l’ingénierie RENAULT. Elle fait suite aux travaux du projet IRT SystemX ROM (Réduction de modèles et Optimisation Multidisciplinaire) et aux thèses CIFRE RENAULT [Vuong], [Charrier]. L’application industrielle principale du thème est la mise au point de la structure d’un véhicule sollicité en crash; des travaux sont également en cours sur la combustion, l’acoustique et l’aérodynamique. Les travaux de cette thèse sont à la fois un apport à la méthode générique ReCUR et son adaptation à l’optimisation de la caisse d’un véhicule pour le crash. RENAULT utilise largement l’optimisation pour la mise au point de la caisse en crash, avec un outil d’optimisation numérique basé sur la méthode des plans d’expériences. Cette méthode nécessite beaucoup de calculs crash car cette simulation est considérée comme une boite noire, en utilisant uniquement les entrées et sorties. La méthode ReCUR prend le contre-pied en exploitant un maximum d’informations de chaque simulation crash, dans le but de réduire fortement leur nombre. Les travaux de cette thèse ont permis de remplir cet objectif pour les applications de mise au point au nominal et pour l’optimisation robuste dans des cas complexes comme le choc frontal et arrière.

This thesis is a part of a global research work dedicated to reduced-order modelling applications in the Renault engineering direction. It's research topic has been improved in the IRT System)('s project on Reduced Order Model and Multi-disciplinary Optimization. Some previous thesis can help understand the context. ([Vuong], [Charrier]). The main industrial application of the research theme is the focus on a body structure, in a crash loading. Some research works on acoustic, combustion and aerodynamic are currently ongoing. This thesis is both a contribution to the generic ReCUR method, and its application to a car body structure optimization for crash loadings. Engineering teams at Renault uses optimization to obtain the best crash simulation, with a numerical optimization software, based on designs of experiments. It requires a lot of crash simulation because each simulation is considered as unique, with only one response for each parameter. Only Inputs and Outputs are known. The ReCUR method consider that each simulation is a huge mine that needs our attention. We hope that we can decrease the number of crash simulation required to compute a model, by using much more data for each simulation.