Compréhension et optimisation du pompage énergétique multiphysique dans les absorbeurs de vibrations non-linéaires hybrides

Doctorant : Louis MESNY 

Laboratoire INSA : LaMCos

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

Les absorbeurs passifs, également connus sous le nom de Tuned Mass Dampers (TMD), sont couramment utilisés pour réduire les vibrations. Leur principal avantage réside dans leur facilité de mise en œuvre. Cependant, leur plage d'efficacité est limitée, car ils sont conçus pour fonctionner à une fréquence spécifique. Au cours des dernières décennies, deux nouvelles voies ont émergé. Premièrement, l'hybridation qui combine des techniques de contrôle actif impliquant des actionneurs, des capteurs et des lois de contrôle avec un contrôle passif. Ce système combiné apporte une caractéristique "fail safe", ce qui signifie qu'il est robuste face aux défaillances des composants actifs et présente généralement des performances supérieures par rapport aux systèmes purement passifs. Deuxièmement, la fonctionnalisation des non-linéarités dans les absorbeurs de vibrations, on parle alors d'absorbeurs non-linéaires. Ces derniers peuvent être purement non linéaires, tels que le Nonlinear Energy Sink (NES), ou disposer en plus d'une partie linéaire, comme le Nonlinear Tuned Vibration Absorber (NLTVA). L'introduction de ces non-linéarités élargit la gamme d'applications des absorbeurs. Cependant, les non-linéarités peuvent également entraîner des phénomènes indésirables, tels que des solutions isolées ou des points de bifurcation, qui doivent être identifiés pour assurer un fonctionnement sûr et efficace. Par conséquent, l'objectif de cette thèse est de combiner ces approches afin de surmonter leurs limitations individuelles. Le manuscrit fournira un aperçu détaillé des outils utilisés pour analyser les systèmes à dynamique non-linéaire couplés à un contrôle actif. Ces outils serviront ensuite de base pour la compréhension et la validation d'un absorbeur non-linéaire hybride expérimental.

Multifunctional materials for intelligent textile: Toward automotive applications

Doctorant : Leopold DIATEZO

Laboratoire INSA : LGEF

Ecole doctorale : ED162 : MEGA

Ce projet de recherche de doctorant concerne l’élaboration et l’utilisation de matériaux multifonctionnels imprimable, en mettant l’accent sur les compromis entre propriétés matériaux et spécification applicative, avec un focus autour des fonctions de chauffage par effet joule et d’électroluminescence. L’originalité des travaux repose sur une approche couplée entre matériaux multifonctionnels et intégration textile. Le premier point de l’étude concerne la sélection des matériaux multifonctionnels jugés comme potentiellement intéressants pour la création de textiles intelligents adaptés aux secteurs cibles de la société TESCA-groupe. Cette sélection impliquait la caractérisation des propriétés électriques et thermiques des matériaux conducteurs ainsi que du substrat textile. De plus, des analyses à l'aide d'appareils de microscopie électronique à balayage (MEB)/ spectroscopie à dispersion d'énergie (EDS) et diffraction de rayon X (DRX) étaient effectuées pour étudier la microstructure, notamment l'adhérence, l'épaisseur des couches déposées et la composition chimique des matériaux. Le second aspect met l’accent sur une étude du vieillissement accéléré sur des éprouvettes unitaires des substrats textiles revêtus d'encre conductrice, en conformité avec les spécifications requises de la société Tesca. L'objectif de cette démarche était d'identifier les limites inhérentes à chaque matériau, telles que la déformation maximale, les variations de température, l'adhérence, la compatibilité des processus, etc., dans le but de proposer des axes d'optimisation ou de tenir compte de ces limitations lors de la conception des transducteurs intégrés sur substrat textile. Cette première étape nous permettait d'établir une base de matériaux multifonctionnels pouvant être utilisés pour des applications spécifiques, telles que les nappes chauffantes, les interrupteurs capacitifs ou résistifs, les transducteurs, les capteurs de grandeurs mécaniques, entre autres.
Le troisième volet de cette recherche consistait à assembler ces éléments de base pour créer des sous-fonctions qualifiées d’intélligente. En effet, la réalisation de transducteurs impliquait généralement la combinaison de différents matériaux multifonctionnels afin de répondre aux exigences spécifiques de l'application visée.
 

 

Modélisation de la distribution spatiale de l’îlot de chaleur urbain à l’échelle locale : mise en place et évaluation d’une approche par réseau de rues

Doctorante : Julie SORIANO

Laboratoire INSA : CETHIL

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

La modélisation du microclimat urbain est un outil précieux pour évaluer différentes configurations urbaines dans un contexte de surchauffes urbaines. Deux types de modèles sont souvent utilisés : des modèles détaillés ayant recours à la CFD, ou des modèles de canopée urbaine qui représentent un motif urbain répété avec les caractéristiques moyennes d’un quartier. Dans cette thèse, un nouveau modèle se plaçant entre ces deux catégories en termes de précision et de temps de calcul est développé. Son objectif est de modéliser l’îlot de chaleur urbain dans la couche de canopée urbaine à l'échelle locale et sur une période de l'ordre d'une saison, en représentant explicitement les bâtiments. Pour cela, une approche en réseau de rues canyon est proposée, inspirée de modèles de dispersion de polluants, notamment SIRANE. Elle consiste à utiliser un maillage zonal dans lequel chaque rue canyon correspond à une maille. Les intersections relient entre elles les rues, formant un réseau. Une première partie du travail de thèse consiste au développement d'un modèle aéraulique, radiatif et thermique de rue canyon. Ce modèle est confronté à des mesures sur des rues expérimentales sans végétation (ClimaBat). Enfin, la modélisation des arbres est comparée qualitativement à des mesures sur une rue expérimentale arborée à Angers. Dans une deuxième partie, un changement d'échelle est effectué et l'approche en réseau de rues est présentée en détail. Par ailleurs, un prétraitement des données météorologiques est développé dans l’optique d'estimer les conditions limites du quartier urbain simulé, à partir de mesures à une station météorologique. Des mesures à Bâle dans le cadre de la campagne BUBBLE ont permis de l’évaluer. Finalement, le modèle complet est appliqué sur un quartier réaliste, dans le but d'évaluer la cohérence des résultats. Dans l'ensemble, cette application a montré le potentiel du modèle pour des études de microclimat urbain.

 

Simulation de la mise en forme de renforts NCF de composites basée sur des approaches mesoscopique

Doctorant : Ruochen ZHENG

Laboratoire INSA : LaMCos

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

Les méthodes de modélisation mésoscopiques sont de plus en plus utilisées pour les renfort fibreux car elles sont capables de capturer certains défauts locaux tels que les (par exemple les écarts) se produisant pendant le processus de drapage. Ils permettent également de réaliser une caractérisation virtuelle du matériau du tissu, utilisée ultérieurement dans des simulations macroscopiques. Un point clé de la simulation à méso-échelle est de disposer d’un modèle 3D précis basé sur la géométrie réelle afin de déterminer plus précisément les propriétés mécaniques du tissu. Un modèle mésoscopique de NCF biaxial est proposé, qui atténue le coût de calcul et donne une représentation précise du comportement effectif.

Rigid inclusions under wind turbine foundation: experimental behaviour and numerical studies

Doctorant : Adnan SAHYOUNI

Laboratoire INSA : GEOMAS

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Les éoliennes terrestres ont une durée de vie de 20 à 25 ans. Après cette période, l'exploitant est confronté au problème du rééquipement du parc. La question est d'autant plus explosive qu'un tiers des éoliennes terrestres en Europe ont atteint la fin de leur durée de vie. D'autre part, la technologie des éoliennes est en constante évolution. Aujourd'hui, la puissance du matériel tend à augmenter de manière significative, ainsi que la hauteur du mât. Cela génère des forces accrues à la base du mât. La semelle de fondation en béton armé n'est plus adaptée aux nouvelles contraintes selon les codes usuels. La solution actuellement envisagée est de déconstruire complètement la semelle en béton armé et de reconstruire une semelle plus lourde. FEDRE (Fondations d'Eoliennes Durables et REpowering) est un projet de recherche impliquant le laboratoire GEOMAS de l'INSA de Lyon, la société Menard et d'autres partenaires industriels. L'objectif de ce projet est de trouver des solutions pour la réutilisation des fondations existantes lors des phases de repowering, lorsqu'une éolienne est remplacée par une nouvelle machine potentiellement plus puissante. L'intérêt de la recherche du projet est d'étudier la complexité du transfert de la charge du vent cyclique, ainsi que l'effet mécanique de la structure sur le sol renforcé par des inclusions rigides, type CMC, en simplifiant le mécanisme complexe du système par l'étude de ses composants individuels. La recherche est divisée en trois domaines principaux : (1) l'instrumentation d'une fondation d'éolienne de nouvelle génération basée sur des CMC, (2) la modélisation numérique tridimensionnelle et non linéaire par la méthode des éléments finis en utilisant les données calibrées par l'instrumentation, et (3) le développement d'un macro-élément multi-échelle pour un sol renforcé par des inclusions rigides sous charge axiale, horizontale et un moment de renversement est développé et validé numériquement puis expérimentalement.

Contribution of machine learning to the prediction of building energy consumption

Doctorante : Yuyao CHEN

Laboratoire INSA : CETHIL

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

The ongoing energy transition, pivotal to mitigate global warming, could significantly benefit from advances in building energy consumption prediction. With the advent of big data, data-driven models are increasingly effective in forecasting tasks and machine learning is probably the most efficient method to build such predictive models nowadays. In this work, we provide a comprehensive review of machine learning techniques for forecasting, regarding preprocessing as well as state-of-the-art models such as deep neural networks. Despite the achievements of state-of-art models, accurately predicting high-fluctuation electricity consumption still remains a challenge. To tackle this challenge, we propose to explore two paths: the utilization of soft-DTW loss functions and the inclusion of exogenous variables. By applying the soft-DTW loss function with a residual LSTM neural network on a real dataset, we observed significant improvements in capturing the patterns of high-fluctuation load series, especially in peak prediction. However, conventional error metrics prove insufficient in adequately measuring this ability. We therefore introduce confusion matrix analysis and two new error metrics: peak position error and peak load error based on the DTW algorithm. Our findings reveal that soft-DTW outperforms MSE and MAE loss functions with lower peak position and peak load error. We also incorporate soft-DTW loss function with MSE, MAE, and Time Distortion Index. The results show that combining the MSE loss function performs the best and helps alleviate the problem of overestimated and sharp peaks problems occured. By adding exogenous variables with soft-DTW loss functions, the inclusion of calendar variables generally enhances the model’s performance, particularly when these variables exhibit higher Pearson’s correlation coefficients with the target variable. However, when the correlation between the calendar variables and the historical load patterns is relatively low, their inclusion has a negative impact on the model’s performance. A similar relationship is observed with weather variables.

Optimisation énergétique d’un groupe frigorifique au CO2 transcritique

Doctorante : Ana Maria PAEZ ALVAREZ

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Le dioxyde de carbone (CO2, R744) est une alternative prometteuse pour les systèmes de réfrigération car il ne contribue pas à l'appauvrissement de la couche d'ozone et a peu d'impact sur le réchauffement climatique par rapport aux autres fluides frigorigènes conventionnels tels que les HFC et les HFO. De plus, contrairement à certains fluides naturels, il n'est ni toxique, ni inflammable, ni corrosif. Toutefois, les systèmes de réfrigération au CO2 ont des performances limitées en raison de leur basse température critique, qui peut être inférieure à la température extérieure. Par conséquent, ils doivent fonctionner en régime transcritique, à une très haute pression.

Cette thèse a pour objectif d'améliorer les performances des systèmes de réfrigération au CO2 dans la production de froid positif pour les vitrines des supermarchés ou pour des applications de climatisation. Dans un premier temps, une étude bibliographique a été menée sur les différentes configurations proposées dans la littérature, ainsi qu'une étude expérimentale de la performance des différents agencements (y compris l'ajout d'échangeurs de chaleur et d'un multi-éjecteur liquide) installés dans un banc d'essai régulé de taille industrielle (40 kW froid). Les résultats ont également été utilisés pour estimer les performances de machines au CO2 dans différentes zones climatiques de la France et avec une puissance frigorifique représentative des supermarchés. Ensuite, des modèles de simulations dynamiques ont été développés sous Dymola (Modelica 4.0) et validés avec les résultats expérimentaux obtenus précédemment. Les écarts entre la simulation et l'expérimentation sont très satisfaisants, étant inférieurs à 8 %. Dans un deuxième temps, différentes améliorations du cycle thermodynamique ont été proposées : les résultats de la thèse montrent une augmentation du coefficient de performance (COP) au-delà de 17 %. Enfin, une brève étude énergétique et d'inflammabilité a été réalisée sur les mélanges CO2/propane comme alternative pour optimiser le COP d'une installation transcritique au CO2.

Modélisation des phénomènes de coalescence des fissures sous pression associés au procédé Smart Cut

Doctorant : Esso-Passi PALI

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

La méthode X-FEM a été utilisée pour modéliser la rupture par coalescence des fissures dans le cadre du procédé Smart Cut. Le maillage fractal 3D a été implémenté pour réduire le temps de calcul en assurant une bonne précision sur le calcul des facteurs d’intensité des contraintes et le taux de restitution d’énergie. Un algorithme basé sur la méthode implicite d’Euler a été implémenté pour prédire la pression dans une fissure au cours de sa propagation et les résultats ont été validés par comparaison à la solution analytique d’une fissure circulaire se propageant dans un massif infini. Le modèle de coalescence de deux fissures en 3D a été développé et des critères de coalescence ont été établis. Une approche a été mise en place pour modéliser des fissures en 3D à partir de données expérimentales. Une technique prospective a ensuite été proposée pour évaluer l’exposant de rugosité à partir de la surface créée suite à la propagation d’une fissure. Enfin, une étude paramétrique a été menée pour évaluer les facteurs pouvant influencer la rugosité post-fracture et les critères de coalescence dans le Smart Cut, notamment la présence d’oxyde de silicium.

 

Optimisation énergétique dans la rénovation du bâtiment

Doctorant : Souleymane DANIEL

Laboratoire INSA : CETHIL

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

Ce travail de thèse s’intéresse à la prise des décisions pour les choix de solutions de rénovation énergétique des bâtiments résidentiels collectifs. Comme seulement 1 % des nouvelles constructions sont ajoutées au parc immobilier chaque année en France, la rénovation est le levier principal dans la sobriété énergétique. L'objectif de la thèse est d'aider les acteurs de la rénovation énergétique à élaborer une stratégie de rénovation en utilisant une méthode d'aide à la décision adaptée. Le projet de recherche s'appuie sur un cas d'étude concret, une résidence qui comprend 67 logements répartis dans trois bâtiments.

 

Fiabilité de la méthode de prédiction vibro-acoustique SEA dans un contexte d'évaluation subjective du confort acoustique automobile.

Doctorant : Valentin MIQUEAU

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

À mesure que les habitacles des nouveaux véhicules deviennent de plus en plus silencieux, la qualité du son et le confort acoustique intérieurs se sont imposés comme des arguments de premier ordre pour les constructeurs automobiles afin de se démarquer de leurs concurrents.
Actuellement, la recherche sur la perception sonore en automobile repose sur une approche expérimentale basée de signaux enregistrés sur des prototypes coûteux.
L’objectif de cette thèse est d’étudier la possibilité d’utiliser les prédictions numériques d’un modèle basé sur la méthode SEA (Statistical Energy Analysis) et développé par Saint-Gobain Research Compiègne, afin de générer les signaux nécessaires aux expériences subjectives.
Ce modèle peut prédire l'impact du changement de vitrage sur le niveau sonore d'un véhicule exposé à des bruits environnementaux. Cependant, son utilisation pour évaluer le confort automobile a soulevé plusieurs interrogations :
(i) Comment générer des signaux audios à partir des niveaux de pressions acoustiques prédits ?
(ii) Les signaux obtenus permettent-ils de réaliser des études du confort acoustique dans l'habitacle avec la même fidélité que des enregistrements mesurés sur véhicule ?
Ces questions sont considérées à travers (1) la mise en place d’une méthode d’auralisation des résultats du modèle numérique SEA et la réalisation d’expériences subjectives afin de comparer le désagrément ressenti en fonction de l’origine des sons (mesurés ou simulé). Une divergence des évaluations pour les verres trempés est alors identifiée. Un apport de dissipation de la part des joints, non pris en compte dans le modèle, est suspecté comme en étant l’origine.
(2) Le comportement vibro-acoustique d’un verre trempé monté dans des joints automobiles et sa sensibilité à la dissipation qu’ils apportent est donc prouvé non négligeable.
(3) Un modèle FEM est donc mis en place pour prédire les pertes par transmission caractérisant le système complet (verre et joints) dans le modèle SEA.