Développement d’un jumeau numérique de véhicule automobile - application à la dynamique temps réel de la liaison au sol

Virtual sensor vehicle for the real-time identification of ground binding efforts and wheel based excitations

• Auteur / Autrice : Alexandre Débarbouillé
• Direction : Franck Renaud, Jean-Luc Dion
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique des solides et des structures
• Date : Soutenance le 19/06/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Mécaniques et Energétiques, Matériaux et Géosciences
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : QUARTZ (ECS, L@RIS, LISMMA)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : CentraleSupélec
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Morvan Ouisse
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Didier Rémond, Jérôme Antoni, Mathieu Aucejo
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Didier Rémond, Jérôme Antoni

Mots clés

Mots clés contrôlés

Jumeaux numériques

Systèmes mécaniques articulés

Kalman, Filtrage de

Véhicules automobiles

Mots clés libres

Jumeau numérique

Multicorps

Filtre de Kalman

Estimation de forces

Contraintes cinématiques

Véhicule automobile

Digital twin

Multibody model

Kalman filters

Force estimation

Kinematic constraints

Automotive vehicle

Résumé

Pour dimensionner en fatigue les organes de la liaison au sol d'un véhicule automobile, il faut connaître les efforts maximaux subis par le véhicule au cours de sa vie et notamment les efforts centre-roue. Cela dépend très fortement du conducteur et de la qualité de la route (nids de poule, pavés, ...). Ainsi, un traitement statistique sur un panel de situations est nécessaire. La mesure directe des efforts par capteurs dynamométrique est à la fois très coûteuse et impossible sur route conventionnelle. Dès lors, l'estimation indirecte de ces efforts doit être faite via la mesure de la dynamique du véhicule. Cela passe l'utilisation conjointe de capteurs accélérométriques et d'un modèle adapté. De nombreux véhicules instrumentés seront alors mis en circulation pour collecter les efforts maximaux et leur occurrence. Ainsi, nous proposons d'estimer ces efforts grâce à un modèle multicorps 3D et un filtre de Kalman étendu. Les rotations sont paramétrées par des quaternions. Notre approche intègre des points durs tels la non-linéarité du modèle (grande rotation, lois de comportement, ...), la prise en compte de contraintes cinématiques, de paramètres variables (masse embarquée, ...). Ces aspects sont validés sur des modèles de complexité croissante du quart de véhicule 1D au véhicule 3D.

To determine the fatigue strength of a vehicle's suspension components, we need to know the maximum stresses the vehicle will undergo over its lifetime, and in particular the center-wheel stresses. This is highly dependent on the driver and the quality of the road (potholes, cobblestones, etc.). This calls for statistical processing of a range of situations. Direct force measurement using dynamometers is both very costly and impossible on conventional roads. Indirect estimation of these forces must therefore be carried out by measuring vehicle dynamics. This requires the combined use of accelerometric sensors and a suitable model. Numerous instrumented vehicles will then be put on the road to collect maximum forces and their occurrence. We propose to estimate these forces using a 3D multibody model and an extended Kalman filter. Rotations are parameterized by quaternions. Our approach takes into account difficult issues such as model non-linearity (large rotations, behavior laws, etc.), kinematic constraints and variable parameters (on-board mass, etc.). These aspects are validated on models of increasing complexity, from 1D quartervehicles to 3D vehicles.