Doctorant (H/F)

Société

RENAULT s.a.s.

Descriptif du poste

Descriptif du thème de recherche et du sujet de thèse associé (1 page maximum):
Thème et problématique de recherche

Le processus de conception en avant-projet puis en projet s’appuie de plus en plus sur la simulation numérique. De ce fait les modèles de simulation sont de plus en plus utilisés par des non spécialistes, dans des relations de type client - fournisseur : un spécialiste d’un métier et de la simulation numérique met au point un modèle qui sera ensuite utilisé par un acteur d’un projet pour concevoir. Dans ce cadre les modèles sont utilisés dans des workflows, des chaînes de calcul intégrant plusieurs modèles. Par exemple pour simuler tout ce qui concerne un véhicule électrique : cycle de charge / décharge de la batterie, son vieillissement, le temps de parcours, la durée des arrêtssur un ensemble de cycles clients, de jour et de nuit, en faisant varier la météo

Les modèles utilisés pour prendre des décisions sont soit des modèles 3D de type éléments finis, quand on dispose d’un dessin (une CAO), soit des modèles 0D basés sur une simplification maîtrisée de la physique. Le sujet de cette thèse concerne les modèles 0D.

Dans ces modèles le temps a été supprimé, on modélise par exemple les variations de consommation et des polluants conséquences des variations de réglages d’un moteur. En revanche l’utilisateur du modèle réintroduit le temps quand il simule un trajet du véhicule représentatif de l’usage d’un client. La thèse proposée vise à maîtriser l’erreur d’un workflow de calcul sur un ensemble de cycles clients.

Le modèle 0D n’est qu’une représentation simplifiée de la physique, il inclut une part d’erreur. Le travail du métier est de maîtriser cette erreur. Cependant, quelle que soit l’amplitude de l’erreur, on peut parfois constater une propagation / amplification : dans la simulation d’un cycle, le modèle 0D donne par exemple la consommation instantanée à l’instant
_t_ mais aussi l’état initial de l’instant
_t+1_, par exemple le couple réel (sur lequel le cycle donne une consigne à atteindre). L’erreur sur le couple à
_t+1_ provoque un écart sur la consommation à
_t+1_ (qui s’ajoute à l’erreur de prédiction de cette consommation) et sur le couple à l’instant
_t+2_. Ce phénomène est dû aux propriétés mathématiques de l’opérateur solution des équations résolues par le modèle 0D. On parle d’opérateur contractant quand l’erreur est amortie au cours du temps. Les physiques simulées dans l’automobile sont en général contractantes (mais le crash ne l’est pas par exemple), mais le modèle 0D peut ne pas l’être si les simplifications sont trop importantes ou si le calage sur les données d’essais introduit des constantes trop éloignées des valeurs réelles.

Le modèle 0D a un temps de calcul faible (quelques secondes en général), mais son utilisation sur un cycle client nécessite des milliers d’évaluations. L’évaluation d’une Définition Technique sur l’ensemble des cycles clients peut nécessiter plus d’un mois de calcul malgré l’emploi d’une machine multiprocesseurs. Pour respecter les délais des projets on accélère le workflow avec une méthode de réduction de modèle (dit aussi surrogate model). On introduit de cette façon une nouvelle source de propagation d’erreur.

Description des activités de recherche i):
Liste des activités de recherche
- Qualification d’un modèle 0D dans un domaine de conception
- Recalage d’un modèle sur des données d’essais, correction d’un résultat de calcul avec des données d’essais (hybrid twin au niveau 0D)
- Mesure de la propagation des erreurs dans un workflow, détection des sources de dérive, qualification d’un workflow dans un domaine de conception
- Calcul de l’erreur maximale acceptable pour une source de dérive (limite de qualification d’une simulation du workflow, déploiement de marges de précision)
- Modèle statistique d’un workflow avec erreur maîtrisée, recherche d’un compromis entre l’accélération des calculs et leur précision

Métier

Technologies & Systèmes D'information

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