Mercredi 19 juin 2024, M. Alexandre Débarbouillé soutiendra à ISAE-Supméca ses travaux de thèse intitulés Développement d’un jumeau numérique de véhicule automobile – application à la dynamique temps réel de la liaison au sol et dirigés par MM. Franck Renaud et Jean-Luc Dion.
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.
Mots clés : Jumeau numérique,multicorps,Filtre de Kalman,Estimation de forces,contraintes cinématiques,véhicule automobile
Abstract:
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.
Keywords: Digital twin,Multibody model,Kalman filters,Force estimation,Kinematic constraints,Automotive vehicle
