Étude des paramètres d'influence et calibration de la mesure de l'indice de sévérité du choc (ASI)
Lambot, Christophe
Promotor(s) : Duysinx, Pierre
Date of defense : 24-Jan-2020 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/8654
Details
Title : | Étude des paramètres d'influence et calibration de la mesure de l'indice de sévérité du choc (ASI) |
Author : | Lambot, Christophe |
Date of defense : | 24-Jan-2020 |
Advisor(s) : | Duysinx, Pierre |
Committee's member(s) : | Arnst, Maarten
Bruls, Olivier Himpe, Jeffrey |
Language : | French |
Number of pages : | 81 |
Keywords : | [fr] Crash [fr] Indice de sévérité du choc [fr] ASI [fr] Plans d'expériences [fr] Analyse de la variance [fr] Krigeage |
Discipline(s) : | Engineering, computing & technology > Mechanical engineering |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Degree: | Master en ingénieur civil mécanicien, à finalité spécialisée en technologies durables en automobile |
Faculty: | Master thesis of the Faculté des Sciences appliquées |
Abstract
[fr] L’objectif de ce travail de fin d’études était d’identifier les sources d’erreur amenant les modèles numériques utilisés par l’entreprise GDTech à fournir un indice de sévérité du choc (ASI) relativement éloigné des valeurs obtenues lors de crash tests réels.
La première étape fut de définir l’ASI et de bien comprendre de quoi il était question. Le modèle numérique étudié a par après été choisi et analysé de façon à répertorier les différents paramètres pouvant influencer la réponse du système.
Une méthodologie a ensuite été établie afin de minimiser le temps nécessaire pour obtenir autant d’informations que possible. C’est la théorie des plans d’expérience qui a été considérée, une revue de la littérature a été réalisée dans le but de choisir les plans les plus adaptés à cette étude.
L’analyse de la réponse du modèle a par la suite été réalisée. Un plan factoriel fractionnaire a tout d’abord été utilisé afin d’identifier les paramètres influençant le plus l’ASI. Un "space-filling design" a ensuite été appliqué et l’évolution de l’ASI en fonction des paramètres identifiés au préalable a été étudiée plus minutieusement. Des recommandations ont été faites concernant les valeurs de chaque paramètre de façon à obtenir le plus faible ASI possible.
Il a finalement été question d’appliquer ces recommandations sur une barrière problématique pour GDTech, l’entreprise obtenant pour celle-ci un ASI bien plus élevé que celui obtenu lors du crash test réel. Cette étape a permis de vérifier les résultats obtenus précédemment et de se rendre compte qu’il n’est pas possible, pour cette barrière, d’obtenir l’ASI souhaité en jouant sur les paramètres étudiés dans ce travail.
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