Thèse de BUCKENMEYER André

Résumé : 

Ce projet vise à développer un jumeau numérique de la dynamique des véhicules pour améliorer les fonctions de sécurité et de confort, ainsi que le dimensionnement en fatigue. L’objectif est de disposer en temps réel d’informations précises sur l’état dynamique du véhicule et de son anticipation du profil routier. Pour ce faire, nous construisons un modèle numérique à partir d’un modèle multicorps complet, enrichi par des données issues de capteurs variés tels que des accéléromètres, un gyroscope, un GPS et une caméra. Ce modèle réduit permet de reconstruire des informations non mesurables directement et d’affiner les données pour les intégrer aux systèmes de contrôle et de pilotage du véhicule.

Cependant, le développement de ces modèles réduits doit surmonter des contraintes technologiques importantes, notamment pour l’assimilation en temps réel des données de capteurs sur un modèle multicorps complet. La démarche se concentre sur deux axes principaux : l’application de techniques de réduction de modèles à partir du modèle multicorps et l’utilisation de techniques de synthèse pour créer des modèles de substitution, en utilisant des outils de Machine Learning tout en respectant les contraintes imposées par les équations dynamiques.

Encadrement :

Sous la direction de Pr. Jean-Luc DION, MCF HDR Franck RENAUD et M. Laurent ROTA (Stellantis)