Brevet FR3133940A1 — publié le 20230929

L’invention concerne un système de surveillance thermique d’au moins un composant (C1, C2,…, Cn) de véhicule automobile (V), comprenant - des données d’un modèle d’apprentissage automatique (M) de prédiction de vieillissements thermiques dudit composant (C1, C2,…, Cn), sur la base de paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) expérimentaux incluant des données de simulations numériques, et des données d’essais physiques, - un moyen de surveillance pour analyser des paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) actuels et pour déterminer des données de vieillissement dudit composant (C1, C2,…, Cn) sur la base des données du modèle d’apprentissage automatique (M), - un moyen d’alerte (A) pour alerter d’un vieillissement prématuré dudit composant (C1, C2,…, Cn) si les données de vieillissement indiquent un vieillissement prématuré. L’invention concerne également un procédé et un programme sur la base d’un tel système. Fig. 1 SYSTEME DE SURVEILLANCE THERMIQUE D’AU MOINS UN COMPOSANT DE VEHICULE AUTOMOBILE, PROCEDE ET PROGRAMME SUR LA BASE D’UN TEL SYSTEME L’invention se situe dans le cadre de la mise en place d’un système et un procédé de prévention de la dégradation des composants véhicule sous l’effet des sollicitations thermiques qui varient en fonction du mode de roulage adopté. L’idée consiste à exploiter des données de simulations thermiques et des essais physiques (généralement désignés par l’appellation BIG DATA), recensées pour différents points de fonctionnement (modes et conditions de roulage) afin de détecter les pièces qui pourront être endommagées suite à des contraintes thermiques. Les contraintes thermiques dépendent principalement du point de fonctionnement adopté. Des résultats thermiques peuvent être déterminés sur la base d’une simulation en mécanique des fluides numérique (abrégée MFN ou CFD désignant le terme anglais « computational fluid dynamics »), sur un calculateur moteur. En se basant sur les simulations numériques et les essais physiques, on peut déduire que le mode de roulage a un impact considérable sur la tenue thermique d’un composant, et par conséquent sur sa durée de vie. Toutefois, les catalogues d’entretien actuels prévoient une intervention de maintenance en se basant sur le nombre de kilomètres parcourus sans tenir compte du mode de roulage. Aujourd’hui, l’intervention de maintenance préventive se fait dans 2 cas : - soit en se basant sur le carnet d’entretien préventif qui contient les interventions à faire en fonction du nombre de kilomètres parcourus en utilisation normale. Par exemple, le carnet d’entretien peut mentionner que l’alternateur à une durée de vie minimale correspondant à 150 000 km, et la même information pour un démarreur. La dégradation des pièces peut être détectée au préalable si le conducteur se dirige vers un garagiste spécialiste pour un contrôle ou un diagnostic à bord du véhicule. Ce diagnostic pourra relever des pièces présentant une performance dégradée et qui peuvent tomber en panne prochainement même avant le kilométrage mentionné sur le carnet d’entretien préventif. Ceci est dû au fait que l’état d’un organe automobile est étroitement lié au mode de roulage adopté par le conducteur. Les défauts et problèmes que présentent les deux solutions susmentionnées sont : - l’intervention préventive se fait une fois que le kilométrage indiqué est parcouru. Toutefois, la majorité des organes se retrouvent hors service avant même le kilométrage recommandé ; - le contrôle ou le diagnostic fait chez un garagiste implique un temps d’analyse significatif ; - l’impact du mode et des conditions de roulage fréquentes ne sont pas considérés dans l’élaboration des carnets d’entretien. Pour palier ces défauts, l’invention propose un système de surveillance thermique d’au moins un composant de véhicule automobile, comprenant - des données d’un modèle d’apprentissage automatique de prédiction de vieillissements thermiques dudit composant, sur la base de paramètres de roulage expérimentaux incluant des données de simulations numériques, et des données d’essais physiques, - un moyen de surveillance pour analyser des paramètres de roulage actuels et pour déterminer des données de vieillissement dudit composant sur la base des données du modèle d’apprentissage automatique, - un moyen d’alerte pour alerter d’un vieillissement prématuré dudit composant si les données de vieillissement indiquent un vieillissement prématuré. Avantageusement, l’invention concerne un processus basé sur l’intelligence artificielle pour évaluer l’état de fonctionnement des composants de véhicules en tenant compte du mode de roulage adopté fréquemment par le conducteur. En particulier, nous désignons un réseau de neurones autonome capable d’identifier les composants qui pourront être dégradés sous des effets de nature thermique, et d’alerter le conducteur en avance. L’invention permet de corréler les données de simulations numériques, des essais physiques et le mode de roulage du conducteur. Cette corrélation permet de prévoir les organes qui pourront être dégradés à cause d’un dépassement ou vieillissement thermique et d’alerter le conducteur au préalable. Le système permet d’augmenter la fiabilité du véhicule ; d’éviter des interventions de maintenance corrective ; de limiter le temps de maintenance. Selon une variante, le modèle d’apprentissage est basé sur un réseau de neurones profonds. Cela permet d’avoir une estimation précise du vieillissement dudit composant. Selon une variante, les données de simulations numériques sont des données de simulation en mécanique des fluides numérique, et comprennent des cartographies thermiques pour ledit composant. Cela permet d’avoir une simulation très précise. Selon une variante, le système de surveillance thermique est connectable à un plan de maintenance, et le moyen d’alerte est en outre configuré pour actualiser le plan de maintenance sur la base des données de vieillissement dudit composant. On peut envisager un ou plusieurs plans de maintenance pour un ou plusieurs composants spécifiques. Cela permet de mettre à jour le plan de maintenance préventive en fonction du mode de roulage du conducteur. Selon une variante, le moyen d’alerte est en outre configuré pour indiquer des paramètres de roulage actuels à modifier pour limiter le vieillissement dudit composant. Cela permet d’inciter à changer de mode de roulage du conducteur et de proposer une conduite davantage préservatrice des composants. Selon une variante, les paramètres de roulage actuels et/ou expérimentaux comprennent un ou plusieurs paramètres parmi : - en entrée, une vitesse de véhicule, une température ambiante, une humidité ambiante, un statut et régime de groupe moto-ventilateur, un couple moteur, une pente de parcours, un rapport de boîte de vitesse, un flux de condenseur, des débits et températures d’eau en entrée de radiateur, des débits et températures d’air d’admission, des débits et températures de gaz d’échappement, des températures d’huile moteur et de boîte de vitesse, des caractéristiques de matériaux, telles que l’émissivité, et la chaleur spécifique ; et - en sortie, des températures maximales des différents composants, des températures d’huile, de gaz d’échappement, de fluide caloporteur, de carburant. Cela permet d’avoir une image fidèle des conditions de roulage. L’invention porte en outre sur un procédé de surveillance thermique d’au moins un composant de véhicule automobile, comprenant les étapes suivantes : - réaliser un modèle d’apprentissage automatique de prédiction de vieillissements thermiques dudit composant, sur la base de paramètres de roulage expérimentaux incluant des données de simulations numériques, et des données d’essais physiques, - surveiller ledit composant en analysant des paramètres de roulage actuels et en déterminant des données de vieillissement dudit composant sur la base des données du modèle d’apprentissage automatique, - alerter d’un vieillissement prématuré dudit composant si les données de vieillissement indiquent un vieillissement prématuré. De préférence, le procédé de surveillance thermique comprend en outre une étape d’actualisation pour actualiser un plan de maintenance sur la base des données de vieillissement dudit composant. Un autre objet de l’invention concerne un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de surveillance thermique selon l’invention, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. L’invention a en outre trait à un véhicule automobile comprenant un système de surveillance thermique selon l’invention. L’invention sera davantage détaillée par la description de modes de réalisation non limitatifs, et sur la base de la annexée qui illustre un système de surveillance selon un mode de réalisation préféré de l’invention. L’invention propose d’intégrer des outils de l’intelligence artificielle et des données massives (ou « Big Data » en langue anglaise) pour évaluer l’effet de la thermique sur l’état des composants de véhicule, notés C1, C2, …, Cn en . Cette relation est assurée par un modèle M basé sur un réseau de neurones qui est autonome après son entrainement. Les données d’entrainement, de test et de validation sont récupérées depuis des résultats de simulations numériques des modèles en mécanique des fluides numérique (type CFD) ainsi que des essaies physiques. Ces résultats sont établis pour différents points de fonctionnement qui correspondent aux différents modes et conditions de roulage qui pourront être adopté par un conducteur. Plus généralement, on peut pourra déterminer des paramètres de roulage externes (notés E1, E2, …, En) ou internes (notés P1, P2, …, Pn) en référence au véhicule ou au composant C1 considéré. Le déposant a pour objectif de fournir des véhicules capables de capter des données à partir des modes de roulage et de les analyser pour offrir des services personnalisés et fines aux conducteurs. La solution proposée, pour l’évaluation de l’état de fonctionnement des composants de véhicule C1, C2, …, Cn sous l’effet de la thermique, sera déployée en temps réel. L’invention proposée fait intervenir des données issues des différents capteurs prévus à cet effet, qui sont envoyées à un calculateur de moteur C. Etant donné l’état des véhicules modernes, nous n’aurons pas des contraintes pour embarquer l’invention dans le véhicule. Aujourd’hui, les voitures modernes sont équipées des capteurs et des calculateurs permettant l’acquisition en temps réel des données liées à chaque mode et conditions de roulage (paramètres P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En). La cartographie thermique du véhicule dépend principalement du mode de roulage adopté. Le système, objet de la présente invention, permet d’établir une corrélation entre le mode de roulage adopté par le conducteur et les sollicitations thermiques des différents organes et composants C1, C2, …, Cn. Grace à cette corrélation, le système pourra prévoir et recalculer la longévité des différentes pièces (exprimée par exemple en kilomètres restants, ou une autre variable telle qu’un pourcentage, un indice, une jauge ou une combinaison). En se basant sur cette prédiction, le système alerte le conducteur sur le nouveau kilométrage pour lequel le changement des pièces doit être fait ou bien de lui propose de changer son mode de roulage pour augmenter l’espérance de vie des pièces. On peut définir un moyen d’alerte A tel qu’un voyant ou une notification. Le fonctionnement de notre système pourra être décrit comme suit : Concernant premièrement l’analyse des données d’entrées (entrainement, test et validation), pour chaque véhicule, l’on peut faire une synthèse thermique du véhicule V complet. Cette synthèse a pour objectif de valider la tenue thermique des différents composants C1, C2, …, Cn vis-à-vis des différents points de fonctionnement. Pour ce faire, on fait appel principalement aux simulations numériques de type CFD et aux essais physiques en soufflerie et en roulage (paramètres P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En). Ces deux méthodes de validation permettent dans un premier temps de monter une base de données qui contient les températures atteintes par chaque pièce et fluides C1, C2, …, Cn (gaz échappement, eau, huile, …) des véhicules pour les différents points de fonctionnement, et puis dans un deuxième temps d’établir des lois de vieillissement thermique pour les différents composants C1, C2, …, Cn et de prédire la durée de vie de chaque composant, via le modèle M. Cette base de données pourra être exploitée comme base d’entrainement, de test et de validation. Lors des simulations numériques CFD et des essais physiques, plusieurs points de fonctionnement sont proposés pour représenter la réalité du terrain. Parmi les paramètres de simulation et d’essais (paramètres P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En), on trouve en entrée : - la vitesse de véhicule, - la température ambiante, - l’humidité, - le statut et le régime du groupe moto-ventilateur (abrégé GMV), - le couple moteur, - la pente, - la rapport de boîte de vitesse, - le flux de condenseur, - les débits et la température eau à l’entrée du radiateur, - le débit et la température de l’air de l’admission, - le débit et la température du gaz d’échappement, - la température des huiles moteur et de boîte de vitesse, - les caractéristiques des matériaux (émissivité, chaleur spécifique, …). Par ailleurs, en sortie, on observe : - les températures maximales des différentes pièces/composants C1, C2, …, Cn, - la température des huiles, - la température du gaz d’échappement, - la température de fluide caloporteur, - la température du carburant, - la loi de vieillissement thermique, - l’impact du vieillissement thermique sur la longévité des composants C1, C2, …, Cn, - etc. Deuxièmement, concernant maintenant l’utilisation du système, le modèle M passe par des étapes d’entrainement, de test et de validation du réseau de neurones profonds. Les données de simulations et essais physiques (paramètres P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) sont disponibles dans une base de données bien modélisée. Trois sous-ensembles (entrainement, test, validation) peuvent être formés. Le réseau de neurones est de préférence entrainé jusqu’à la convergence. Concernant troisièmement le déploiement du réseau de neurones valide, lors d’un roulage, via des différents capteurs et calculateurs embarqués dans le véhicule V, on peut récupérer les paramètres de neurones déjà validés, et reproduire les cartographies des températures pour les différents composants C1, C2, …, Cn et fluides du véhicule, recensées durant les simulations numériques CFD et les essaies physiques. Pour chaque mode de roulage, le système détient d’une cartographie thermique différente, plus au moins néfaste par rapport aux différents composants du véhicule C1, C2, …, Cn. Ces cartographies thermiques sont liées à une loi de vieillissement thermique, pour chaque composant C1, pré-établie et reconnue par le système. Le système en se basant sur cette loi pourra recalculer la longévité des composants C1, C2, …, Cn et mettre à jour le plan de maintenance en rapprochant ou en éloignant la date de l’intervention de maintenance en fonction du mode de roulage fréquemment utilisé par le conducteur. Le système pourra aussi proposer au conducteur de changer son mode de roulage vers un autre moins néfaste pour augmenter l’espérance de vie des composants C1, C2, …, Cn. L’invention porte en outre sur un procédé et un programme d’ordinateur sur la base d’un tel système. Le programme d’ordinateur peut être chargé dans une unité C, par exemple de type ordinateur de bord du véhicule automobile V. Système de surveillance thermique d’au moins un composant (C1, C2,…, Cn) de véhicule automobile (V), comprenant - des données d’un modèle d’apprentissage automatique (M) de prédiction de vieillissements thermiques dudit composant (C1, C2,…, Cn), sur la base de paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) expérimentaux incluant des données de simulations numériques, et des données d’essais physiques, - un moyen de surveillance pour analyser des paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) actuels et pour déterminer des données de vieillissement dudit composant (C1, C2,…, Cn) sur la base des données du modèle d’apprentissage automatique (M), - un moyen d’alerte (A) pour alerter d’un vieillissement prématuré dudit composant (C1, C2,…, Cn) si les données de vieillissement indiquent un vieillissement prématuré. Système de surveillance thermique selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle d’apprentissage (M) est basé sur un réseau de neurones profonds. Système de surveillance thermique selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que les données de simulations numériques sont des données de simulation en mécanique des fluides numérique, et comprennent des cartographies thermiques pour ledit composant (C1, C2,…, Cn). Système de surveillance thermique selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, connectable à un plan de maintenance, caractérisé en ce que le moyen d’alerte (A) est en outre configuré pour actualiser le plan de maintenance sur la base des données de vieillissement dudit composant (C1, C2,…, Cn). Système de surveillance thermique selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le moyen d’alerte (A) est en outre configuré pour indiquer des paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) actuels à modifier pour limiter le vieillissement dudit composant (C1, C2,…, Cn). Système de surveillance thermique selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que les paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) actuels et/ou expérimentaux comprennent un ou plusieurs paramètres parmi : - en entrée, une vitesse de véhicule, une température ambiante, une humidité ambiante, un statut et régime de groupe moto-ventilateur, un couple moteur, une pente de parcours, un rapport de boîte de vitesse, un flux de condenseur, des débits et températures d’eau en entrée de radiateur, des débits et températures d’air d’admission, des débits et températures de gaz d’échappement, des températures d’huile moteur et de boîte de vitesse, des caractéristiques de matériaux, telles que l’émissivité, et la chaleur spécifique ; et - en sortie, des températures maximales des différents composants (C1, C2, …, Cn), des températures d’huile, de gaz d’échappement, de fluide caloporteur, de carburant. Procédé de surveillance thermique d’au moins un composant (C1, C2, …, Cn) de véhicule automobile, comprenant les étapes suivantes : - réaliser un modèle d’apprentissage automatique (M) de prédiction de vieillissements thermiques dudit composant (C1, C2, …, Cn), sur la base de paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) expérimentaux incluant des données de simulations numériques, et des données d’essais physiques, - surveiller ledit composant (C1, C2, …, Cn) en analysant des paramètres de roulage (P1, P2, …, Pn, E1, E2, …, En) actuels et en déterminant des données de vieillissement dudit composant (C1, C2, …, Cn) sur la base des données du modèle d’apprentissage automatique (M), - alerter d’un vieillissement prématuré dudit composant (C1, C2, …, Cn) si les données de vieillissement indiquent un vieillissement prématuré. Procédé de surveillance thermique selon la revendication 7, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape d’actualisation pour actualiser un plan de maintenance sur la base des données de vieillissement dudit composant (C1, C2, …, Cn). Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de surveillance thermique selon l’une quelconque des revendications 7 à 8, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. Véhicule automobile comprenant un système de surveillance thermique selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.