Jumeau Hybride

**Jumeau hybride (Hybrid Twin) des véhicules blindés terrestres électriques pour l’optimisation énergétique et la maintenance prédictive calendaire**:

- Réf
- **ABG-112943**
- Sujet de Thèse- 05/04/2023- Contrat doctoral- Université de Bourgogne - Laboratoire DRIVE- Lieu de travail- Nevers - Bourgogne-Franche-Comté - France- Intitulé du sujet- Jumeau hybride (Hybrid Twin) des véhicules blindés terrestres électriques pour l’optimisation énergétique et la maintenance prédictive calendaire- Champs scientifiques- Energie
- Mots clés- Jumeau numérique, jumeau hybride, optimisation énergétique, maintenance prédictive, maintien des performances, environnements sévères, écosystème militaire**Description du sujet**:

- L’électrification croissante des véhicules militaires suit les progrès signifiants de l’industrie de l’automobile électrique de ces dernières décennies. Cette évolution de l’électrification est également accompagnée de l’apparition de nouvelles fonctions comme le déplacement des engins de combats en mode furtif animé grâce à une motorisation électrique.- Le développement des engins de combats terrestres électriques nécessite l’emploi et le développement de technologies innovantes permettant la modélisation et l’optimisation des sous-ensembles et organes du véhicule favorisant une plus grande autonomie. Le jumeau hybride (JH) ou Hybrid Twin (HT) est une dernière tendance de l’industrie 4.0 liée à la technologie IoT. Il permet la représentation d’un objet physique, d’un process, ou d’un service, sous différentes conditions opératoires avec un faible coût et un environnement à risque-zéro et ce à partir d’une simulation de cet objet. L’Hybrid Twin utilise des prototypes virtuels enrichis de données réelles et exploite l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning pour rendre les prédictions plus précises.- Dans le cadre de cette thèse, un jumeau hybride sera développé pour simuler des scénarios d'utilisation du véhicule de combat terrestre, en prenant en compte des paramètres tels que le poids des équipements embarqués, les conditions météorologiques, le terrain sur lequel le véhicule doit évoluer, etc. Cette simulation permet d’une part de surveiller l’état de santé du véhicule, en collectant et en analysant des données provenant de différents capteurs embarqués (paramètres de fonctionnement du véhicule et ainsi maximiser son efficacité énergétique) et d’autre part déterminer les besoins énergétiques du véhicule et d'optimiser son système de propulsion GMP électrique en tenant compte de différents profils d’emploi (furtivité, combats intenses,) et des éléments d’environnements intérieurs/extérieurs (habitacle, terrain, météo,) influant sur ses performances.- Dans le contexte de cette thèse, le modèle de jumeau hybride aura pour objectifs:
- L’optimisation énergétique des systèmes du GMP électrique tenant compte de différents profils d’emploi (furtivité, combats intenses,) et des éléments d’environnements intérieurs/extérieurs (habitacle, terrain, météo,) influant sur ses performances.
- Le suivi de l'état de santé (SOH) du véhicule et de ses composants énergétiques amenant à de la maintenance prédictive.

**_a) Optimisation énergétique du système GMP électrique_**
- Dans cette étude, nous proposons, dans le cadre du développement du Jumeau hybride, de modéliser la chaîne complète du Groupe Motopropulseur du véhicule militaire en se basant sur l’approche systémique. Le modèle tiendra compte de la modélisation de chaque composant, optimisé, de la chaîne énergétique. L’assemblage de ces composants permettra d’obtenir une chaine globale optimisée.- Des paramètres d’influences seront pris en compte dans le cadre du modèle et de l’optimisation des composants (batterie, moteur, convertisseur, etc ), tels que la topologie de la route (structurée/déstructurée), les conditions météo, le profil d’emploi (furtivité/combat), conditions habitacles, etc**_b) Suivi de l’état de santé du véhicule - maintenance prédictive _**
- L'objectif principal de cette partie est de développer et d'évaluer une stratégie de maintenance prédictive basée sur les données d’une simulation de véhicule pour optimiser l'efficacité énergétique des GMP. Cette phase consistera dans l’intégration du suivi de l’état de santé du véhicule militaire dans le modèle du jumeau hybride. Le suivi de l’état de santé permettra le développement du modèle de jumeau hybride amenant à de la maintenance prédictive, tenant compte de l’ensemble des paramètres d’influence extérieurs et intérieurs et de l’écosystème militaire, cités plus haut. Dans le contexte militaire, les enjeux de la maintenance prédictive sont encore plus critiques que dans le secteur civil, car les véhicules doivent être prêts à êtr