Thèse soutenue

Optimisation de systèmes multi-physiques par une approche stochastique : application au domaine de l'hydraulique de forte puissance

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Auteur / Autrice : Marwa Elhajj
Direction : Yasser AlayliSébastien CharlesRafic Younes
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie mécanique
Date : Soutenance en 2014
Etablissement(s) : Versailles-St Quentin en Yvelines
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes de Versailles (LISV) - Centre technique des industries mécaniques (France)
Jury : Président / Présidente : Marc Sartor
Rapporteurs / Rapporteuses : Marwan Sadek, Pascal Lafon

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Le but de cette thèse est de développer une nouvelle méthodologie de recalage de modèles numériques et d'optimisation de systèmes multi-physique. Compte tenu du contexte dans lequel les travaux se sont déroulés, nous nous sommes principalement concentrés sur le recalage des modèles et sur et l'optimisation énergétique des systèmes hydro-électromécanique des poids lourds, et plus précisément ceux les pelleteuses. Dans un premier temps nous avons proposé une méthode stochastique et heuristique de recalage de modèles numériques de simulation afin que le système étudié soit le plus représentatif possible de la réalité. Nous avons appliqué cette méthode à deux cas d'études : théorique et réelle de pelleteuse. Les résultats ont montrés que l’application de la méthode proposée est plus précise et converge plus rapidement vers les valeurs attendues. La deuxième partie du mémoire était axée sur les solutions de récupération d'énergie dans les engins mobiles de forte. En raison de la grande variété des principes de récupération et de stockage d'énergie, il nous a été nécessaire de proposer une classification en plusieurs catégories. Chaque catégorie est subdivisée en sous-catégories en fonction des processus mis en œuvre ou des transformations énergétiques opérées lors du stockage. Dans la dernière partie, nous avons proposé une nouvelle méthode d'optimisation visant à simplifier la conception de systèmes de récupérations d’énergie par le biais d'une identification automatique et optimale des paramètres difficilement estimables. Nous avons appliqué cette méthode sur un brevet et les résultats ont démontré l’efficacité de notre méthode.