Vers la prédiction et la compréhension des effets tribologiques sur les performances systèmes par l'intelligence artificielle
Auteur / Autrice : | Nikzad Motamedi |
Direction : | Vincent Magnier, Hazem Wannous |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mécanique, énergétique, génie des procédés, génie civil |
Date : | Soutenance le 04/04/2023 |
Etablissement(s) : | Université de Lille (2022-....) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences de l’ingénierie et des systèmes (Lille ; 2021-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LaMcube - Laboratoire de mécanique, multiphysique, multiéchelle |
Jury : | Président / Présidente : Frédéric Lebon |
Examinateurs / Examinatrices : Philippe Dufrénoy, Faten Chaieb-Chakchouk, Céline Bouby | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Guilhem Mollon, Hassen Drira |
Mots clés
Résumé
Le contact entre deux pièces, notamment quand il est provoqué comme sur les systèmes de freinage, mérite d'être amélioré et donc d'être mieux compris. Les phénomènes mis en jeu sont complexes car ils font appel à des notions multi-échelle, multi-physique dans un contexte d'évolution constante. Une difficulté supplémentaire est que le contact est fermé, et donc il est par conséquent difficile d'observer explicitement les phénomènes d'interface qui joue un rôle prépondérant dans les performances visés (pollution sonore, émission des particules fines, usure etc.). Au regard des normes environnementales européennes qui seront de plus en plus sévères, il est indispensable d'établir de nouvelles stratégies permettant de mieux appréhender le problème dans sa globalité. L'équipe souhaite tendre vers le couplage numérique et expérience. La partie « expérience » s'appuie sur des bancs d'essais dédiés avec une instrumentation riche et fine. La partie « numérique » s'appuie sur des modélisations multi-échelles et multi-physiques tentant de considérer des mécanismes tribologiques au sein d'un système complet. Une difficulté est de vouloir comparer (recaler) ces deux parties.Ainsi, l'objectif de cette thèse est de proposer des modèles prédictifs liant l'interface de contact avec le système complet par l'intelligence artificielle. Dans un premier temps, on tentera de déterminer les fréquences propres d'un système pion-disque en prenant en compte n'importe quelles surfaces pour l'interface. Plus précisément, cette interface présentera un champ de rugosité qui sera généré numériquement. Dans un second temps, un modèle IA est développé pour prédire la distribution de contact pendant un essai. Cette partie s'appuie sur des mesures d'une nappe de thermocouples noyée dans le matériau de friction en proche surface pendant les essais. Dans un troisième temps, en s'appuyant sur des acquisitions expérimentales du profil de surface à différent instant, un modèle est proposé pour déterminer les évolutions de l'usure. Les modèles IA spécifiquement développés pour ces trois parties font appel à des algorithmes de type CNN, GAN, RNN etc. Ces notions n'étant pas commune dans la communauté mécanicienne, elles sont illustrées sur un exemple simple d'identification de comportement en préambule de ce manuscrit. En termes de bilan, les résultats obtenus sont très satisfaisants au regard de la comparaison aux données de simulation et/ou expérimentales. Cela confirme l'intérêt de l'utilisation de l'IA afin de passer un cap dans la prédiction des modèles. De plus, l'IA permet aussi la compréhension et l'importance des paramètres d'entrée qui pourrait servir à moyen terme à optimiser le système ou de piloter les essais.