Etude de la problématique de la thermique du freinage par voies analytiques innovantes, numériques directe et inverse, et expérimentations

Study of brake thermal behavior using innovative analytical methods, direct and inverse numerical modeling, and experiments.

• Auteur / Autrice : Anas Dehmani
• Direction : Jean-Gabriel Bauzin, Najib Laraqi
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Energétique, génie des procédés
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 11/12/2025
• Etablissement(s) : Paris 10
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Connaissance, langage et modélisation
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Thermique Interfaces et Environnement
• Jury : Président / Présidente : Tahar Loulou
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Lanzetta, Bertrand Garnier, Yassine Rouizi, Jean-Gabriel Bauzin, Ali Hocine, Najib Laraqi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : François Lanzetta, Bertrand Garnier

Mots clés

Mots clés libres

Disque de frein

Transfert thermique

Coefficient de transfert thermique

Calcul analytique

Modélisation numérique

Identification de paramètres thermiques

Brake disc

Heat transfer

Convective heat transfer coefficient

Analytical calculation

Numerical modeling

Identification of thermal parameters

Résumé

Cette thèse s’intéresse à l’analyse et à la modélisation des transferts thermiques dans les systèmes de freinage, dont la maîtrise conditionne directement la sécurité, la performance et la durabilité des véhicules. Le travail s’articule autour de trois approches complémentaires : analytique, numérique et expérimentale. Dans un premier temps, des modèles analytiques transitoires ont été développés pour représenter l’échauffement de disques soumis à des flux thermiques variables. Des techniques innovantes d’intelligence artificielle, basées sur des réseaux de neurones artificiels, ont été exploitées afin de résoudre le problème inverse d’identification des flux à partir de températures mesurées. Ensuite, un modèle numérique tridimensionnel couplant conduction et convection a été mis en place et validé par corrélations issues de la littérature. Il a permis de proposer de nouvelles corrélations pour caractériser les échanges thermiques convectifs moyens sur disques en rotation en introduisant les plaquettes de frein. Enfin, un banc expérimental original, intégrant un disque chauffé par laser dans une soufflerie instrumentée par caméra infrarouge, a été conçu pour identifier le coefficient d’échange thermique en fonction de la vitesse d’air et de la vitesse de rotation. Les résultats mettent en évidence la complémentarité des approches analytiques, numériques et expérimentales, et ouvrent des perspectives vers l’intégration de couplages multi-physiques et de méthodes d’intelligence artificielle pour la prédiction et le diagnostic des systèmes de freinage.

This thesis focuses on the analysis and modeling of heat transfer in braking systems, the control of which directly affects the safety, performance, and durability of vehicles. The work is based on three complementary approaches: analytical, numerical, and experimental. First, transient analytical models were developed to represent the heating of discs subjected to variable heat fluxes. Innovative artificial intelligence techniques, based on artificial neural networks, were used to solve the inverse problem of identifying fluxes from measured temperatures. Next, a three-dimensional numerical model coupling conduction and convection was set up and validated by correlations from the literature. This made it possible to propose new correlations to characterize average convective heat transfer on rotating discs by introducing brake pads. Finally, an original experimental bench, incorporating a laser-heated disc in a wind tunnel equipped with an infrared camera, was designed to identify the heat transfer coefficient as a function of air velocity and rotation speed. The results highlight the complementarity of analytical, numerical, and experimental approaches and open up prospects for the integration of multi-physical couplings and artificial intelligence methods for the prediction and diagnosis of braking systems.