Introduction des corps de roue flexibles dans la modélisation dynamique des engrenages coniques

Doctorant : Augustin PIGE

Laboratoire INSA : LaMCoS

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Les moteurs d’hélicoptère contiennent des transmissions de puissance, qui servent à mettre en mouvement divers équipements (pompes à huile et à carburant, génératrice…) ou à transférer la puissance de la turbine vers la boîte de transmission principale. Ces applications se caractérisent par de hautes vitesses de rotations et des exigences contradictoires : assurer une grande fiabilité avec des pièces les plus légères possibles. Des simulations dynamiques précises peuvent donc s’avérer utiles aux concepteurs. Pour des raisons d’intégration, il est parfois indispensable de transmettre un mouvement entre des axes concourants, ce qui est généralement réalisé au moyen d’engrenages coniques. Ces derniers ont été bien moins étudiés que leurs équivalents cylindriques, en particulier en ce qui concerne les corps de roue allégés et flexibles. Ce travail se focalise sur la modélisation d’engrenages coniques prenant en compte la flexibilité des corps de roue. Le modèle proposé combine des sous-structures condensées, des éléments d’arbres de Timoshenko et des corps rigides avec une modélisation originale de l’engrènement. L’élasticité de l’engrènement est non-linéaire et varie au cours du temps. Elle est calculée simultanément à la résolution des équations du mouvement. Le modèle a été confronté à des résultats expérimentaux en quasi-statique et à très haute vitesse. Ensuite, une étude quasi-statique a mis en évidence l’effet de la flexibilité des corps de roue et des efforts centrifuges sur deux engrenages très différents. Enfin, une seconde étude dynamique a été menée pour relever les particularités du comportement des engrenages coniques allégés et les mettre en perspective par rapport aux travaux sur les engrenages cylindriques. Elle a aussi permis de souligner les points à vérifier lors d’une éventuelle campagne expérimentale et de proposer une implantation pour l’instrumentation.
 

Etude de la réponse dynamique du bloc réacteur soumis à une sollicitation extrême : co-simulation implicite/explicite multi-echelle en temps pour la dynamique du contact

Doctorant : Yvan LE NÔTRE

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

Les centrales nucléaires sont une source de production d'énergie importante en France. Cependant, suite aux différents accidents et aux risques encourus avec cette technologie, la sûreté nucléaire est une préoccupation mondiale. En France, des normes sont imposées continuellement sur les installations nucléaires existantes et sur les prochaines générations en développement. Parmi les nombreux aspects de la sûreté nucléaire, le dimensionnement des structures mécaniques est un sujet important pour les acteurs industriels. L'activité principale de l'entreprise Framatome concerne le dimensionnement et la justification des centrales nucléaires. Celles-ci doivent être conçues pour résister à des conditions extrêmes d'utilisation telles que des séismes, des crashs d'avion ou encore des ruptures de tuyauterie. La modélisation numérique de ce type de chargement passe par des analyses dynamiques temporelles afin de considérer ces phénomènes multi- échelles en temps. Cependant, réaliser ces analyses demande beaucoup de temps CPU et de mémoire. L'objectif de la thèse est le développement d'un nouvel intégrateur hétérogène (différents schémas d'intégration) asynchrone (différents pas de temps), basé sur la méthode de couplage GC, ayant de meilleures propriétés relatives à la conservation énergétique. En effet, les phénomènes multi-échelles en temps présents dans le bloc réacteur sont des cas d'usages favorables aux méthodes multi-échelles en temps, avec un intégrateur explicite pour les zones de contact et un intégrateur implicite pour le reste de la structure. Un démonstrateur de co-simulation est développé entre les logiciels Code Aster et Europlexus pour se rapprocher d'un développement industriel et ainsi montrer le gain sur un modèle tridimensionnel atteignable avec ces méthodes multi- échelles en temps.

Accroître ses performances en haltérophilie : la biomécanique pour un entrainement optimisé

Doctorante : Charlotte VEDEL

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

More than sports, weightlifting and powerlifting are widely used in fitness/resistance training for sport performance. As they both consist of lifting additional weights they must be well executed to avoid injuries and enhance fitness and performance. To date, pieces of advice from experienced or graduated or self - proclaimed coaches, swarm in gyms and on the web, but very little are based on scientific knowledge. The same technical instructions are often given to men and women with different anthropometry and training history. As they are not individualized, these instructions could be at best suboptimal for most athletes, not enabling them to express their full potential and, at worst, dangerous and causing injuries.
The central objective of our project is the development and validation of an optimised personalized virtual human model.
On the one hand, a virtual mechanical model of an athlete squatting was numerically designed and set into motion by the development of a genetic algorithm minimizing a cost function.
On the other hand, an experiment was designed to measure the squat kinematics of experienced athletes.
The results of the simulation and experimentation were then confronted, the differences explained and areas of improvement listed.

 

« Design of polymer materials for innovative foams »

Doctorant : Liutong HOU

Laboratoire INSA : IMP

Ecole doctorale : ED534 : Matériaux de Lyon

En combinant le polypropylène greffé et les liquides ioniques (ILs), la nouvelle génération d'ionomères (appelés LIonomères) a été conçue et adaptée dans ce travail. Les LIonomères possédant les meilleures propriétés sont ensuite utilisés pour préparer des matériaux légers en utilisant le dioxyde de carbone supercritique (scCO2) comme agent physique. Une série de LIonomères avec différentes structures sont préparés via le réglage des teneurs en anhydride maléique (MA) et la nature des ILs, la dispersion du ILs, et la longueur des "branches liquides" s'assemblant à partir des paires de cations/anions des ILs réactifs. La versatilité de la nature de l'IL sur les propriétés des LIonomères est mise en évidence et comparée à l'Ionomère de Zn conventionnel. Les spectroscopies RMN et FTIR sont utilisées et révèlent l'existence d'interactions ioniques- polaires/ioniques et/ou la création de liaisons chimiques en fonction de la nature chimique des ILs. Les propriétés rhéologiques mettent en évidence la présence de telles interactions entre les LIonomères à base des ILs, similaires aux interactions au sein des Zn-Ionomères traditionnels. Ces interactions et distributions multiples peuvent également influencer la dynamique moléculaire, en particulier dans la phase amorphe rigide. Grâce à l'existence d'interactions entre l'MA et les ILs et à la génération d'une forme β-cristalline ainsi que de diverses morphologies riches en ions, les LIonomères permettent d'obtenir un compromis exceptionnel entre rigidité et extensibilité. En considérant le CO2 comme agent physique, la moussabilité du PPgMA pur a été considérablement améliorée grâce aux réseaux ioniques par la coopération des ILs ou Zn2+Ac. La morphologie de la mousse et le comportement à la compression varient en fonction des combinaisons cation/anion des liquides ioniques ainsi que du type d'additif. Ces résultats offrent de nouvelles perspectives pour la conception de la génération 2.0 d'ionomères qui peuvent être utilisés dans des applications de moussage avec l'aide du CO2.

Nouvelles méthodes d'aide à la décision pour la maintenance prédictive dynamique basée sur la science des données et l'optimisation multi objectifs

Doctorant : Behnam EINABADI

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

La maintenance prédictive (PdM) est devenue un sujet de recherche majeur dans l'industrie et dans le monde académique. L'objectif est d'utiliser des données en temps réel pour surveiller l'état de santé des équipements et prédire leur durée de vie restante (RUL). La plupart des études se concentrent sur la prédiction des défaillances, tandis que la prescription de décisions pour les activités de maintenance est beaucoup moins abordée. L'objectif de cette thèse est d'explorer les nouvelles méthodes et approches de PdM et de maintenance préventive (PvM) grâce à la science des données et aux méthodes d'optimisation mathématique. Notre étude vise à répondre à plusieurs questions telles que la possibilité d'estimer l'état de santé et/ou la RUL des équipements et de proposer une planification intégrale des activités de maintenance. Pour cela, une approche globale est proposée, qui couvre l'ensemble des stratégies de maintenance, et intègre l'analyse de la criticité de l'équipement, l'identification de la stratégie de maintenance, l'acquisition de données et d'informations, la surveillance de l'état de santé des équipements, la surveillance du système de maintenance, l'estimation de la RUL et la planification. Pour la mise en œuvre de cette approche, plusieurs outils, algorithmes et méthodes appropriés ont été développés et expérimentés sur quelques cas d'utilisation à l'usine Fiat Powertrain Technologies Bourbon-Lancy. Les résultats ont permis de démontrer la faisabilité de l'estimation de la RUL en se basant sur des données en temps réel, ainsi que l'efficacité engendrée. Par la suite, une méthode d'optimisation de planification des activités PdM et PvM a été développée et appliquée sur un cas réel en prenant en compte la RUL, le groupement opportuniste des activités et le risque de défaillance. Enfin, les perspectives managériales et les défis de la mise en œuvre de l'approche globale proposée dans d'autres entreprises ont été discutés.

Contacts EHL à fort glissement : effets thermiques des revêtements DLC

Doctorant : Georges AMINE

Laboratoire INSA : LaMCoS

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Cette thèse explore l'influence des revêtements Diamond-Like Carbon (DLC) sur à la fois le frottement et l'épaisseur du film dans les contacts thermo-élastohydrodynamiques (TEHL) pour une large gamme de conditions de glissement. Des études précédentes ont principalement examiné la réduction du frottement due aux revêtements DLC sous des conditions de roulement-glissement et ont trouvé une influence négligeable sur l'épaisseur du film. Cependant, les surfaces thermiquement isolantes sont suspectées de réduire l'effet bénéfique du « viscosity wedge » à haut cisaillement. Cette thèse étudie une large gamme de conditions de glissement, telles que le glissement opposé trouvé dans divers composants mécaniques tels que le contact came-linguet. Une double approche expérimentale et numérique est utilisée. D'une part, des expériences sont menées sur un tribomètre tonneau-sur-disque et sur un banc d'essai came-linguet- poussoir. D'autre part, une approche EHL quantitative est proposée sur la base d'une caractérisation rhéologique indépendante d'un lubrifiant commercial et réalisée à l'aide d'un solveur éléments finis. Les résultats démontrent la capacité du modèle numérique à reproduire à la fois les mesures de frottement et d'épaisseur du film, en particulier dans des conditions de glissement opposé. Sur une large gamme de conditions de fonctionnement examinées dans cette étude, le modèle numérique montre que l'utilisation des revêtements DLC conduit non seulement à une diminution du frottement (d'environ 30 % dans certains cas), mais également à une diminution de l'épaisseur de film (jusqu'à 10 %). De plus, les résultats numériques et expérimentaux indiquent tous deux que l'application d'un revêtement DLC au contact came-linguet est bénéfique en termes de réduction du frottement. En outre, cette étude vise à quantifier la diminution de l'épaisseur du film lors du glissement à haute vitesse, ce qui est essentiel pour anticiper le risque de contact entre aspérités.

Static and Dynamic Multi-Robot Routing with Periodic Connectivity Maintenance, Patrolling and Network Data Delivery

Doctorant : Mihai-Ioan POPESCU

Laboratoire INSA : CITI

Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Cette thèse aborde premièrement les problématiques du routage multi-robots (MRR) et des scénarios dynamiques de MRR (définis comme DMRR dans la thèse), où le besoin de solutions décentralisées avec des temps efficaces est requis pour pour des applications réelles. Les solutions de l'état de l'art sont confrontées à des problèmes de temps de fonctionnement ou à de mauvaises performances lorsqu'elles sont étendues à des scénarios de grande taille, par exemple avec des dizaines de robots et des centaines de cibles. Nous formalisons le problème MRR en intégrant les contraintes de saturation des coûts en proposant MRR-Sat et DMRR-Sat et en montrant qu’ils sont NP-difficiles pour différents fonctions objectifs. Nous proposons une approche par enchères parallèles à plusieurs tours (PMR) qui introduit des degrés de parallélisme variables dans l'allocation des tâches des robots. Nous évaluons empiriquement et théoriquement les performances de solutions, à l’aide de scénarios expérimentaux et de preuves de complexité. Deux autres solutions sont proposées pour les scénarios dynamiques (DMRR), qui utilisent les principes de PMR. Une approche similaire d’évaluation, par expérimentation et preuve est proposée. La troisième partie de la thèse examine le problème de la patrouille multi- robot de groupes de cibles. Nous développons une heuristique dans le cadre CBSC (Covering with Bounded Simple Cycles) qui permet de prendre en compte des limites énergétiques des robots. La quatrième partie de la thèse se concentre sur le problème du maintien de la connectivité dans le réseau de robots qui exécutent la tâche de patrouille. Nous proposons des algorithmes efficaces qui peuvent maintenir la connectivité intermittente ou périodique de la flotte de robots, afin d'assurer la communication entre robots et l’acheminement des données collectées à une station finale. Enfin, un simulateur d'agents mobiles est développé dans le cadre de ce travail afin de faciliter la visualisation et l'étude des algorithmes.

Prédiction des parcours sous l'angle médico-économique : une approche basée sur l'intelligence artificielle

Doctorante : Alice MARTIN

Laboratoire INSA : DISP

Ecole doctorale : ED512 Informatique et mathématiques de Lyon

Les structures de santé rencontrent des difficultés structurelles dans l'organisation des soins et la prise en charge de leurs patients, notamment chroniques. Ces blocages sont multiples - prévalence croissante des maladies chroniques et vieillissement de la population, fracture territoriale dans l'accès aux soins, pression sur les coûts et l'efficience - et peuvent avoir un fort impact sur les perspectives de santé des populations. Les organisations, en particulier les hôpitaux, tentent de surmonter ces barrières en optimisant les parcours patients et de soins. Au sein de ces trajectoires, l'un des leviers d'efficience est de pouvoir comprendre quels aspects du profil d'un patient sont corrélés aux événements ayant un impact sur le recours et la consommation de soins, afin de pouvoir les anticiper.
Les récentes avancées technologiques en matière d'IA permettent d'étudier une grande variété de parcours et d'analyser un large panel de variables. Dans ces travaux, nous souhaitons représenter et analyser les parcours dans plusieurs contextes cliniques, en utilisant les données médico-économiques et de facturation comme proxy pour reconstruire la trajectoire individuelle d'un patient. L'objectif final est d'alléger les pressions opérationnelles sur les ressources hospitalières tout en améliorant le confort des soins et la qualité de la prise en charge.
Nous présentons deux études de cas : la prédiction du parcours d'une cohorte en vie réelle de patients atteints de troubles neurocognitifs et la prédiction des soins d'un hôpital à domicile en France. Nous avons décrit les trajectoires et étudié les principaux facteurs de variation en utilisant les caractéristiques cliniques des patients, y compris l'évolution de la maladie. Nous avons ensuite utilisé ces mêmes facteurs pour prédire la variation du parcours des patients. Notre méthodologie s'articule autour de deux étapes : l'identification de groupes médico-économiques de patients pertinents, par le biais d'un regroupement par exemple, puis la prédiction des soins requis au fil du temps. Notre modèle a permis de prédire les variations des parcours avec une précision allant de 60,5
% à 90 % selon les scénarios.

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Health care providers are experiencing difficulties in the organization of care and the management of their patients, particularly chronic ones. These block roads are multiple, including the increasing prevalence of chronic diseases and aging of the population, territorial divide in access to care, pressure on costs and efficiency - and can have a strong impact on the health prospects of populations. Healthcare organizations, particularly hospitals, are trying to overcome these difficulties by optimizing patient and care pathways as a whole. Within these trajectories, one of the levers for efficiency is to be able to understand which aspects of a patient's profile are correlated with the events that have an impact on the use and consumption of care, so that they can be anticipated. Recent technological advances in AI make it possible to study a wide variety of care pathways and to analyze a broad range of variables. In this work, we want to represent and analyze the pathways in several clinical contexts, using billing and medico-economic data as a proxy to reconstruct the individual trajectory of a patient. The ultimate goal is to relieve the operational pressures on hospital resources while improving the comfort of patient care.
We present two case studies: journey prediction from a real-life cohort of patients with neurocognitive disorders and care prediction from a homecare hospital in France. We portrayed the trajectories and investigated the main drivers of variation using patient clinical characteristics including disease progression. We then used the same drivers to predict patient journey variation. Our methodology was built on two steps: identifying relevant medico-economical groups of patients, through clustering for example – then predicting the variation of care required through time. Our model allowed to predict patient journey variation with an accuracy ranging from of 60.5% to 90% depending on scenarios.
 

Soutenance publique

Maître de conférences : Cyril MAUGER

Laboratoire INSA :  LMFA

Composition du jury : 

Rapporteurs :

• Mme PFLIEGER Rachel Chercheuse CEA HDR CEA/CNRS/UMII/ENSCM
• M. LEROY Valentin Directeur de Recherche CNRS/Université Paris Diderot
• M. NELIAS Daniel Professeur des Universités INSA Lyon

Jury :

• Mme PFLIEGER Rachel Chercheuse CEA HDR CEA/CNRS/UMII/ENSCM
• M. LEROY Valentin Directeur de Recherche CNRS/Université Paris Diderot
• M. NELIAS Daniel Professeur des Universités INSA Lyon
• M. BERA Jean-Christophe Professeur des Universités UCBL
• M. BLAISOT Jean-Bernard Professeur des Universités Université de Rouen

Control of the Final Morphology of Epoxy-Thermoplastic Blends and their Mechanical Properties

Doctorante : Anne COLOIGNER

Laboratoire INSA : MATEIS

Ecole doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

Thermosetting epoxy resins are used to lighten materials in the aerospace and automotive industry. Nevertheless, high crosslink density makes the resins brittle. Thermosets can be toughened by the dissolution of a thermoplastic into resin monomers which phase separates during the curing cycle. By controlling the final morphology of the resin and the associated length scale, the mechanical properties can be improved for composite applications. Previous works allowed to identify two key parameters for controlling the morphology of epoxy-thermoplastic blends. The interaction parameters between the constituents control the onset of phase separation during the crosslinking reaction and the corresponding conversion stage. The glass transition temperature of the blend at phase separation controls the growth rate of the morphology. By considering an appropriate range for these two parameters, it appeared possible to prepare toughened epoxy resins with tailored morphologies. Polyetherimides of different compositions with a wide range of glass transition temperatures (Tg) and solubility parameters have been synthesized. These systems allowed to consider various affinities with the thermosetting precursors and different Tg’s in order to synthesize epoxy-thermoplastic resins with adequate final morphologies. In addition to these tailored polyetherimides, a commercial polyetherimide (Ultem 1000) is studied. Finally, various morphologies such as sea-island thermoplastic particles and co-continuous structures have been observed. The fracture toughness of these systems has been also studied by measuring the released energy during a crack propagation. The objective was to improve our understanding regarding the control of the morphology by preparing new epoxy-thermoplastic blends with enhanced mechanical properties. By varying the compatibility between the constituents and the Tg of various polyetherimides, we have controlled the onset of phase separation in these systems, leading to various morphologies of different thermoplastic sizes. Finally, the mechanical properties of the thermoplastic-modified epoxy resins are optimized when co-continuous morphologies of hundreds of nanometers are obtained.