Conception d’un simulateur de conduite pour véhicule Spyder

Le Spyder conçu par BRP est un véhicule complexe, original et peu connu du grand public à travers le monde. Par conséquent, on souhaite développer un outil facile d’accès pour la découverte, la formation au pilotage et l’aide à la conception du roadster. Le sujet de ce projet de maîtrise est le développement du modèle dynamique du véhicule et l’intégration à une plateforme de simulation existante. Pour y parvenir, on élabore un modèle réaliste du véhicule sous deux versions, sport et tourisme. Après avoir recherché les différents paramètres et caractéristiques du véhicule, on se concentre d’abord sur un modèle simple puis sur un modèle plus complexe comportant différents modules, comme la motorisation et les aides à la conduite. En vue de valider le modèle, on utilisera les résultats de tests et des mesures expérimentales. Après validation, le modèle doit être intégré à la nouvelle plateforme de simulation. Le logiciel, développé en langage C++, est élaboré à partir de la plateforme de base. Des modèles 3D détaillés du Spyder offrent un rendu graphique réaliste pour une meilleure immersion. Le modèle est capable de répondre en temps réel et de manière réaliste et précise sous le contrôle de l’utilisateur. On a donc un outil polyvalent à objectifs multiples : faire connaître le véhicule, aider l’ingénieur dans l’étude du véhicule et former les futurs pilotes de manière plus efficace et moins coûteuse. L’outil de simulation peut être également un moyen d’évaluer facilement des paramètres dont l’appréciation est subjective comme la signature sonore du véhicule

Conception d’un simulateur de conduite pour véhicule Spyder

Le Spyder conçu par BRP est un véhicule complexe, original et peu connu du grand public à travers le monde. Par conséquent, on souhaite développer un outil facile d’accès pour la découverte, la formation au pilotage et l’aide à la conception du roadster. Le sujet de ce projet de maîtrise est le développement du modèle dynamique du véhicule et l’intégration à une plateforme de simulation existante. Pour y parvenir, on élabore un modèle réaliste du véhicule sous deux versions, sport et tourisme. Après avoir recherché les différents paramètres et caractéristiques du véhicule, on se concentre d’abord sur un modèle simple puis sur un modèle plus complexe comportant différents modules, comme la motorisation et les aides à la conduite. En vue de valider le modèle, on utilisera les résultats de tests et des mesures expérimentales. Après validation, le modèle doit être intégré à la nouvelle plateforme de simulation. Le logiciel, développé en langage C++, est élaboré à partir de la plateforme de base. Des modèles 3D détaillés du Spyder offrent un rendu graphique réaliste pour une meilleure immersion. Le modèle est capable de répondre en temps réel et de manière réaliste et précise sous le contrôle de l’utilisateur. On a donc un outil polyvalent à objectifs multiples : faire connaître le véhicule, aider l’ingénieur dans l’étude du véhicule et former les futurs pilotes de manière plus efficace et moins coûteuse. L’outil de simulation peut être également un moyen d’évaluer facilement des paramètres dont l’appréciation est subjective comme la signature sonore du véhicule

Advanced model order reduction and artificial intelligence techniques empowering advanced structural mechanics simulations: application to crash test analyses

International audienceThis paper proposes a general framework for expressing parametrically quantities of interest related to the solution of complex structural mechanics models, in particular the ones involved in crash analyses where strongly coupled nonlinear and dynamic behaviors coexist with space-time localized mechanisms. Advanced nonlinear regressions able to proceed in the low-data limit, enabling to accommodate heterogeneous parameters, will be proposed and their performances evaluated in the case of crash simulations. As soon as these parametric expressions will be determined, they can be used for generating large amounts of realizations of the quantity of interest for different choices of the parameters, for supporting data-analytics. On the other hand, such parametric representations allow the use advanced optimization techniques, evaluate sensitivities and propagate uncertainty all them under the stringent real-time constraint