Contexte industrielPremier constructeur mondial de véhicules industriels, le Groupe Volvo, auquel appartient Renault Trucks, conçoit, fabrique et commercialise des gammes complètes de solutions de transport de biens et de personnes. Parmi les défis auxquels répond le groupe Volvo, l’électromobilité, la connectivité et l’automatisation sont trois enjeux majeurs dans le développement de futurs produits. Dans ce contexte, la maintenance prédictive, qui permet d’anticiper la dégradation d’un système avant sa détérioration complète et ainsi de réduire les couts de réparation et le temps d’immobilisation des véhicules s’impose comme un axe de recherche incontournable et un outil indispensable. Ceci est d’autant plus vrai lors du développement de technologies innovantes, telles que les solutions d’électromobilité, qui soulèvent des problématiques techniques et scientifiques nouvelles. C’est le cas des transmissions par engrenages entraînées par des moteurs électriques, dont le développement s’est fortement accéléré ces dernières années. Assujettie à des défaillances de pièces mécaniques comme les engrenages ou les roulements, la détection précoce de défauts sur ces systèmes, à moindre cout et en répondant à des attentes de fiabilité élevées, s’inscrit parfaitement dans les enjeux de développements majeurs identifiés par le groupe Volvo.Partenariat académiqueLes laboratoires LaMCoS INSA Lyon et LabECAM ECAM LaSalle, campus de Lyon collaborent depuis plusieurs années dans le domaine des transmissions par engrenages. Parmi les travaux menés, plusieurs traitent de problématiques associées à la maintenance prédictive. Différentes approches ont ainsi été étudiées qui reposent sur l’analyse de différentes mesures, parmi lesquelles on peut citer : la mesure de vitesse instantanée de rotation, la réponse vibratoire, les températures de composants ou encore la mesure de signaux électriques. Ces différentes approches pourront être utilisées dans le cadre de ce travail de recherche qui se déroulera conjointement sur les différents sites des partenaires région lyonnaise.Sujet de la thèseLe développement de nouveaux groupes motopropulseurs associés aux solutions d’électromobilité conduit à s’intéresser à des architectures de chaines cinématiques plus complexes qui intègrent potentiellement une grande diversité de capteurs. Le travail envisagé cherchera à croiser les données de ces différents capteurs de vitesse, de température, de courants électriques, … pour coupler diverses approches de surveillance et de maintenance dynamique, thermique, électrique, …, confronter les analyses, ceci afin de profiter des avantages de chacune de ces méthodes et tendre ainsi vers un objectif de grande fiabilité sur la prédiction de défauts.L’approche proposée dans le cadre de ce travail consistera à analyser les données remontées par différents capteurs grâce à un modèle multiphysique notion de jumeau numérique d’une transmission par engrenages entraînée électriquement. Il sera donc nécessaire de construire un environnement de simulation multiphysique du comportement de la transmission mécanique étudiée sur la base de modèles existants au sein des laboratoires modèle dynamique, modèle thermique, modèle de machine électrique, …. Différentes conditions de fonctionnement, différentes échelles de temps et différentes "maturités" des défaillances pourront être qualifiées pour identifier les meilleures performances de détectabilité.Le profil de candidats recherchésTitulaire d'un diplôme d'Ingénieur ou de Master en Mécanique avec des compétences en Génie Electrique, lea candidate fera preuve de sens relationnel, de curiosité, et de capacité à travailler en équipe sur des approches pluridisciplinaires. Force de propositions et capable d'analogies, elle il sera autonome dans l'élaboration de modèles et d'outils de simulation.Date de début de CIFRE souhaitée : Mars 2022
