Développement d'un dialogue essai-calcul dans un cadre probabiliste pour la validation de châssis automobiles

Development of a test-calculation dialogue in a probabilistic framework for the validation of automotive chassis

• Auteur / Autrice : Han Guo
• Direction : Frédéric Druesne, Nikolaos Limnios
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique Numérique : Unité de recherche en Mécanique - Laboratoire Roberval (FRE UTC - CNRS 2012)
• Date : Soutenance le 16/02/2022
• Etablissement(s) : Compiègne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Unité de recherche en mécanique acoustique et matériaux / Laboratoire Roberval

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation par ordinateur

Probabilités

Statistique bayésienne

Processus stochastiques

Estimation de paramètres

Estimation, Théorie de l'

Problèmes inverses

Automobiles -- Châssis

Durée de vie (ingénierie)

Fiabilité

Mots clés libres

Fatigue

Estimation Bayésienne

Tests statistiques

Données groupées

Fatigue life of structure

Inverse problem

Bayesian estimation

Automotive chassis

Probabilistic S-N curve

Grouped data estimation

Stochastic parameter identification

Stochastic inverse problem

Statistical tests

Probabilistic numerical simulation

Reliability

Résumé

La fiabilité est une dimension essentielle pour la conception d’un véhicule dans l’industrie automobile. Pour le groupe Renault, la fiabilité des composants d’un châssis est validée à l’aide d’essais accélérés de fatigue, accompagnés de simulation numérique. Ces essais expérimentaux mettent en évidence une dispersion sur la durée de vie des structures. Afin d’améliorer le processus de validation, il est visé de prendre en compte les incertitudes dans la modélisation numérique pour que la variabilité de la durée de vie reproduise celle observée lors des essais. Avec l’hypothèse que les incertitudes sont uniquement liées à la courbe de Wöhler, un problème d’identification du modèle probabiliste de fatigue a été construit. Une méthodologie d’identification composée de deux étapes a été proposée. Tout d’abord, la durée de vie expérimentale sous forme de données groupées, censurées par intervalle, a été estimée avec la méthode du maximum de vraisemblance et la méthode Bayésienne pour caractériser sa variabilité. Trois lois adaptées aux données ont été utilisées. Une étude de la fiabilité a également été menée. Puis, l’identification a été réalisée par une approche analytique et une approche simulation. Dans le cadre de l’approche simulation, différentes fonctions coûts ont été proposées et optimisées pour déterminer les paramètres de la courbe de Wöhler. Une étude sur la précision d’identification du modèle liée à la censure des données groupées et sur l’erreur liée à la méthode d’estimation a été réalisée à l’aide d’un réseau à fonctions de base radiale. La méthodologie d’identification a été validée sur deux projets industriels. Une interface a également été développée sous MATLAB pour faciliter l’utilisation de cette approche.

Reliability is a vital performance to consider when designing a car for the automotive industry. This is often validated by physical fatigue tests / numerical calculations according to a specification established from the customer's request. Note that physical tests for the vehicle, subsystem or organ level are costly in terms of time and price, it is desired to gradually replace the physical tests with simulations. The objective of the thesis is to propose a methodology allowing to improve the validation processes of the reliability of automobile chassis with the help of simulations in a stochastic setting. The variability is observed in the experimental fatigue tests and is expected to be reproduced with the numerical simulation. For doing this, the variability is supposed coming from the S-N curve. A methodology is proposed to identify this variability from experimental fatigue life for the finite element calculation of fatigue life. This methodology is composed by 2 steps: first, the estimation of grouped experimental data. Second, the identification of the variability in the S-N curve by an inverse approach, in which some novel objective functions are proposed based on statistical tests. The methodology gives satisfactory numerical results and is applied easily on the real industrial data via a newly developed interface in MATLAB.