Réduction de modèle de crash automobile : application en optimisation

par Thi Thanh Thuy Vuong

Thèse de doctorat en Mécanique

Sous la direction de Louis Jézéquel.

Soutenue le 20-09-2016

à Lyon , dans le cadre de Ecole Doctorale Mecanique, Energetique, Genie Civil, Acoustique (MEGA) (Villeurbanne) , en partenariat avec École centrale de Lyon (établissement opérateur d'inscription) et de Laboratoire de tribologie et dynamique des systèmes (Écully, Rhône) (laboratoire) .

Le président du jury était Georges Oppenheim.

Le jury était composé de Louis Jézéquel, Olivier Dessombz, Yves Tourbier.

Les rapporteurs étaient David Ryckelynck, Pascal Drazetic.


  • Résumé

    La simulation numérique est de plus en plus utilisée dans l’industrie pour réduire le coût lié aux essais physiques. Une simulation de crash (préparation + soumission au solveur + traitement) dure environ une à deux journées. Renault utilise l’optimisation, donc de nombreuses simulations de crash, pour dimensionner ses véhicules. Afin de réduire le coût total d’un ensemble de simulations crash, le but de cette thèse est de proposer une ou des méthodes de réduction de modèle applicables dans un espace paramétrique. Les méthodes proposées dans cette thèse sont non-intrusives et n’obligent donc pas à modifier le solveur ni le modèle. La première méthode testée est la Proper Orthogonal Decomposition. Elle permet de réduire le comportement d’une simulation et de comprendre les propriétés du crash mais l’interpolation dans l’espace paramétrique est plus difficile. La deuxième méthode, ReCUR, est une variante de la décomposition CUR classique. Elle sera montrée comme une forme générale des méthodes non-intrusives. Elle permet de surmonter les deux limites importantes des méthodes de réduction actuelles : taille du modèle élevée et interpolation.


  • Résumé

    The numerical simulation is more and more applied in the industry in order to reduce the physical tests costs. A crash simulation (pre-processing, processing and post-processing) takes about one or two days. Renault uses the optimization, so numerous crash simulations, to size cars. To cut back the total cost of a whole crash simulations, the aim of this thesis is to propose a or some Reduced-Order Model (ROM) methods that can be applied in a parametric space. The suggested methods in this thesis are nonintrusive and neither the solver nor the model should not be modified . The first tested method is the Proper Orthogonal Decomposition. This method allows reducing the behavior of a crash simulation and understanding the crash properties but not interpolating in a parametric space. The second method, ReCUR, is a variant of the classical decomposition CUR. It will be demonstrated as a general form of the non-intrusive methods. It allows overcoming two important limits of actual ROM methods : size of the model and the interpolation.



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Informations

  • Sous le titre : Réduction de modèle de crash automobile : application en optimisation
  • Détails : 1 vol. (xviii-288 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 286-287
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