moteur de recherche

LEBEL David

Doctorant

Equipe MECA

 

Localisation géographique : Plateau C-13, bâtiment Lavoisier, UPEM

Tél :

Email : david.lebel@u-pem.fr, david.lebel@sncf.fr

 

Sujet de thèse : Diagnostic de sous-systèmes de matériel roulant ferroviaire à l'aide de modèles stochastiques inverses.

 

Résumé du projet de thèse : Ce projet de thèse a deux objectifs principaux vis-à-vis de la maintenance des éléments de suspension des trains. Le premier objectif est de quantifier la dégradation dans le temps des éléments de suspension. Pour ce faire, on développera une méthode de calibration en inverse du modèle de dynamique ferroviaire à partir des nombreuses mesures accélérométriques disponibles. L’application de cette méthode à des jeux de mesures de systèmes plus ou moins dégradés permettra alors de bâtir des lois de dégradation. Le second objectif est la mise en œuvre de méthodes d’optimisation robuste afin d’identifier les distributions des éléments de la suspension optimales vis à vis de la réponse du train, afin d'assurer la sécurité et le confort des passagers, et de minimiser la dégradation de la voie engendrée par la circulation ferroviaire. De nouveaux systèmes de suivi et de nouveaux critères de maintenance adaptés à la surveillance continue par télé-diagnostic pourront alors être proposés.

Résumé du projet de thèse en anglais : This thesis has two main objectives linked to train suspensions maintenance. The first one is the quantification of the damaging of suspensions with time. It will be achieved by developping a method for the inverse calibration of the train dynamics model. This calibration will require numerous measurements of the train behavior. This method used on measurements of damaged systems will then allow the development of damaging laws. The second objective is to determine the distribution of optimal suspension characteristics through robust optimisation methods, in order to ensure passengers comfort and safety, as well as to minimize the impact of train traffic on railways. New monitoring systems and maintenance criteria can then be proposed.

 

Directeur de thèse : Christian SOIZE

Autres encadrants : Christine FUNFSCHILLING (SNCF), Guillaume PERRIN (CEA)

Source de financement : Contrat CIFFRE (SNCF)