Contribution à la modélisation, à l'optimisation de processus et à l'identification de modèle : application au moteur diesel

Contribution to modeling, process optimization and model identification : application to diesel engine

• Auteur / Autrice : El Hassane Brahmi
• Direction : Zohra Cherfi-Boulanger, Lilianne Denis-Vidal
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Technologies de l'information et des systèmes
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Compiègne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Normes

Pollution

Automobiles -- Dispositifs antipollution

Pollution -- Lutte contre

Automobiles -- Moteurs diesel

Moteurs diesel

Systèmes non linéaires

Sensibilité, Théorie de la (mathématiques)

Algorithmes optimaux

Optimisation mathématique

Modèles mathématiques

Mots clés libres

Modélisation

Identification

Identifiabilité

Analyse de sensibilité

Krigeage

Mise au point moteur

Résumé

Dans l’industrie automobile pour répondre aux normes anti-pollution, les constructeurs automobiles ont développé des technologies de plus en plus sophistiquées. Ceci a entraîné une complexification de la mise au point des moteurs. De ce fait, le recours aux méthodes mathématiques est de plus en plus fréquent. C’est dans ce cadre que se situent les travaux de ce mémoire et qui contribuent à l’optimisation de la mise au point : nos travaux ont consisté à proposer un outil statistique permettant de modéliser le moteur Diesel. Pour ce faire, nous avons centré nos recherches autour du modèle de krigeage. Ce dernier a été adapté pour prendre en compte un nombre d’entrée élevé, et aussi des entrées fonctionnelles. Ensuite, nous avons proposé une démarche de sélection de variables dans le cas d’un grand nombre d’entrée et un nombre limité d’essais. Une fois l’étape de la modélisation réalisée, l’hybridation du krigeage avec l’algorithme d’optimisation multi-objectif NSGA-II a été appliqué sur le problème de l’optimisation de la mise au point. L’identifiabilité et l’identification d’un modèle de combustion : nous avons proposé une méthode originale d’identifiabilité par morceau en utilisant la méthode entrée-sortie. Les relations issues de cette étude ont permis de mettre en place une méthode pour obtenir une première estimation des paramètres. Cette première estimation a été utilisée comme point de départ d’algorithmes d’optimisation.

In Automotive industry, in order to respect the pollutant emissions standars, the car manufacturers developed more and more sophisticated technologies. This pulled a complexity of the design of engines. Therefore, the use and need of mathematical methods is more and more frequent. This is the frame of our contribution which concerns two aspects : The optimization of the engine tuning : our works consist in proposing a statistical tool allowing the modelization of the diesel engine. To do it, we have centred our research on the model of krigeage. This last one was adapted to take into account a high number of input variables, and also functional data. Then, we have proposed an approach of selection of variables in the case of a large number of control parameters and a limited number of experiments. The hybridization of the krigeage with the multi-objective algorithm of optimization NSGA-II was applied to the problem of the optimization of engine tuning. The identifiability and the identification of a model of combustion : we have proposed and original method of piecewiwe identifiability analysis by using a method of input-output relationship. The relations obtained from this study allowed us to set up a method to obtain a first estimation of the parameters. This first estimation was used as point of departure of algorithms of optimization.