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Robust Design : une approche par les surfaces de réponse


Responsables : Laura PICHERAL, Jean BIGEON 04 76 57 47 98 / 06 77 99 49 63 Mel laura.picheral@grenoble-inp.fr , jean.bigeon@grenoble-inp.fr

Laboratoire : G-SCOP

Domaine de compétence pour la prise en charge de la gratification : SIREP

Contenu du sujet proposé :

La conception préliminaire de produits technologiques conduit à explorer des solutions techniques qu’il faut pré-dimensionner afin de pouvoir les comparer. Le Robust Design est la partie de la conception préliminaire qui nécessite de dimensionner un dispositif qui soit le moins sensible aux aléas de fabrication, aux incertitudes sur les caractéristiques des matériaux… L’enjeu du Robust Design est de faire en sorte que le dimensionnement d’un dispositif se fasse mieux que par essai/erreur. Ce sujet s’inscrit dans un axe de recherche qui consiste à aller plus loin que dans les techniques de tolérancement qui restent limitées aux aspects géométriques. Les modèles utilisés pour le dimensionnement de produits peuvent être analytiques et/ou modélisé par des éléments finis. Dans le cas de modèles éléments finis, le calcul de robustesse des performances est souvent réalisé de manière stochastique par des méthodes du type Monte-Carlo. Les temps de simulation explosent et le nombre de « tirs aléatoires » est obligatoirement réduit pour être utilisable. La réduction de ce nombre peut conduire à des résultats assez faux.

Les surfaces de réponses sont une des solutions de ce problème. Il s’agit de remplacer le modèle éléments finis par un modèle analytique appelé surface de réponse (RSM en anglais) sur lequel on va faire des calculs de sensibilité tout en essayant de contrôler l’erreur entre la surface de réponse et le calcul « vrai » par éléments finis. Les modèles éléments finis de mécanique, mécatronique et électrotechnique seront fournis et pilotable par fichier de commande. Le travail demandé consistera à :

• Constituer une bibliographie des méthodes de surface de réponse et déterminer (avec les encadrants) les points forts et faibles de ceux-ci.

• Sélectionner une ou deux méthodes et les comparer expérimentalement avec les méthodes classiques de Monte-Carlo et de Latin Hypercube (LHM) sur des exemples fournis au candidat.

• Proposer la méthode la plus adéquate à nos problèmes de conception.

Langages utilisés : Java ou Matlab (ou Python) à définir en fonction des compétences et des envies du candidat.


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