Caractérisation des procédés de frabrication de pièces de sécurité automobile. Optimisation multiobjectifs de la mise en forme

par Gildemyn

Thèse de doctorat en Mécanique

Sous la direction de Alain Potiron et de Philippe Dal Santo.

Soutenue en 2008

à Paris, ENSAM .


  • Résumé

    Les pièces de sécurité automobile fabriquées en acier comme les ferrures d'ancrage de ceinture de sécurité ont vu leur coût de fabrication augmenter ces dernières années du fait de l'augmentation du prix des matières premières. De plus, ces pièces sont soumises à des normes européennes de plus en plus exigeantes. C'est pourquoi les équipementiers automobiles comme l'entreprise DEVILLÉ S. A. Cherchent aujourd'hui à développer des outils numériques permettant d'optimiser et de prédire le comportement de ces pièces à l'usage en intégrant l'ensemble du processus de fabrication. Le travail proposé ici s'efforce d'apporter une contribution à ce développement. L'utilisation de méthodes d'optimisation, en particulier un algorithme génétique NSGA-2, couplées avec des logiciels de conception et de calculs par éléments finis a permis d'améliorer différentes fonctions coût comme le dommage maximum subit par la pièce lors de sa conception ou encore l'effort maximal nécessaire à son dépliage… L'utilisation de réseaux de neurones pour réduire le temps d'optimisation global a également fait l'objet d'une étude. Ces méthodes numériques nécessitent la modélisation du comportement du matériau avec des lois de comportement et d'endommagement qui ont fait l'objet d'une étude expérimentale ainsi que d'une identification. Une méthode d'identification inverse a notamment permis de réduire l'erreur commise lors de la simulation numérique.

  • Titre traduit

    Caracterisation of forming processes for automobile safety parts. Multiobjective optimisation@


  • Résumé

    Abstract : Automotive safety parts manufactured out of steel sheets are more and more expansive due to the increase in price of raw materials. Moreover, these parts are subjected to increasingly demanding European standards. This is why automobile equipment supplier, such as company DEVILLÉ S. A. Are looking to develop numerical tools in order to optimize and predict the behavior of these parts, in-service, by integrating the entire manufacturing process. The work presented here is a contribution to this end. The use of optimization methods, in particular a genetic algorithm called NSGA-2, coupled with CAD and finite elements codes made it possible to improve various cost functions like the maximum material damage value obtained in the part at the time of its design or the maximum effort necessary for unbending, etc. The use of neural networks to reduce the total calculation time has also been studied in this work. These numerical methods require the use of material behavior and damage laws which were the subject of an experimental study as well as the identification of the model parameters. In parti

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (153 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 135-139

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Arts et Métiers ParisTech. Centre d'enseignement et de recherche. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.