Brevet FR3147027A1 — publié le 20240927

L’invention concerne un procédé de dimensionnement de la structure d’une pièce automobile, ladite pièce automobile étant caractérisée par une pluralité d’indicateurs de performances, chaque indicateur de performance est caractérisé par un seuil critique, ledit procédé étant mis en œuvre par un calculateur, ledit calculateur étant configuré pour mettre en œuvre : -un modèle d’intelligence artificielle, apte à déterminer la prédiction d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, -un modèle de simulation configuré pour déterminer la valeur d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, ledit procédé comprenant les étapes suivantes de : définition d’une géométrie pour la pièce automobile par l’optimiseur, détermination de la prédiction dudit indicateur de performance à partir du modèle d’intelligence artificielle, phase de sélection du type de modèle à utiliser, définition de la géométrie de la pièce automobile à partir du modèle sélectionné. Figure pour l’abrégé : Fig 1 Procédé de dimensionnement de pièces automobiles L’invention concerne le domaine des véhicules automobiles, thermiques, hybrides ou électriques, et plus précisément un procédé de dimensionnement de pièces automobiles en utilisant de l’intelligence artificielle et différents outils de simulation. De manière connue, un véhicule électrique ou hybride comprend une machine électrique. Le rotor de la machine électrique doit être dimensionné en fonction des performances souhaitées pour la machine électrique. Le rotor est donc caractérisé par un ensemble de paramètres dont la valeur est à définir. Par exemple, les paramètres peuvent correspondre à l’emplacement et les dimensions de certaines fentes ou cavités pour le passage des bobines. Afin de déterminer le set de paramètres le plus performant possible, il peut être utilisé plusieurs méthodes. Une première méthode consiste à simuler l’ensemble des combinaisons de valeurs de paramètres possibles afin d’en déduire les performances et de sélectionner la structure de rotor présentant les meilleures performances. Cependant, ce type de simulation est coûteux en termes de calcul et de temps d'exécution, en particulier lorsqu'il s'agit de modèles complexes ou de grands ensembles de données à simuler. Une autre méthode consiste à utiliser des méthodes à base d’intelligence artificielle. Cependant, dans ce cas, les résultats obtenus en termes d’estimation de performances n’ont pas la garantie d’être fiables. Il existe donc le besoin d’une solution permettant de pallier, au moins en partie, les inconvénients décrits précédemment. A cette fin, l’invention concerne un procédé de dimensionnement de la structure d’une pièce automobile, ladite pièce automobile étant caractérisée par une pluralité d’indicateurs de performances, chaque indicateur de performance est caractérisé par un seuil critique, ledit procédé étant mis en œuvre par un calculateur, ledit calculateur étant configuré pour mettre en œuvre : -un modèle d’intelligence artificielle, apte à déterminer la prédiction d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, -un modèle de simulation configuré pour déterminer la valeur d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, -un optimiseur, configuré pour définir un ensemble de géométries pour la pièce mécanique, ledit procédé comprenant les étapes suivantes de : définition d’une géométrie pour la pièce automobile par l’optimiseur, détermination, pour ladite géométrie définie et pour chaque indicateur de performance, de la prédiction dudit indicateur de performance à partir du modèle d’intelligence artificielle, chaque prédiction étant définie comme une valeur moyenne et étant associée à une incertitude, définie comme un écart-type, phase de sélection du type de modèle à utiliser, en fonction d’un coefficient de variation défini comme le rapport entre la valeur moyenne de la prédiction et l’incertitude associée : premier cas : utiliser le modèle d’intelligence artificielle si le coefficient de variation de chaque indicateur de performance respecte son seuil critique, deuxième cas : utiliser le modèle de simulation classique pour chaque indicateur de performance si au moins un des coefficients de variation ne respecte pas son seuil critique prédéfini, définition de la géométrie de la pièce automobile à partir du modèle sélectionné. Ce procédé réalise un compromis entre rapidité et fiabilité (puisque parfois on choisit le modèle BNN, parfois le modèle de simulation), afin de définir la géométrie d’une pièce automobile, en utilisant différents modèles : d’intelligence artificielle ou de simulation classique. Ce procédé peut être appliqué à toute pièce mécanique/électronique à dimensionner (pas seulement au rotor). D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La est une représentation du procédé selon l’invention. En référence à la , il va maintenant être décrit le procédé de dimensionnement d’une pièce de véhicule, et notamment dans ce cas, un rotor de machine électrique pour véhicule. Cependant, ce procédé peut s’appliquer au dimensionnement d’autres pièces mécaniques et/ou électroniques. Par exemple, dans le cas du dimensionnement de la géométrie d’un rotor, les paramètres à dimensionner peuvent être les suivants : barrière de flux (trou dans le pôle du rotor): position, barrière de flux (trou dans le pôle du rotor): taille, largeur de la bobine, profondeur de la bobine, épaisseur des aiment, taille du trou d'air entre le rotor et le stator. Le rotor est caractérisé par des indicateurs de performance prédéfinies : La valeur du couple, Un facteur de vibrations nvh_ratio, caractérisant une machine électrique bruyante ou non, et où nvh_ratio Un facteur de stabilité mécanique safety_factor, permettant de définir la résistance mécanique du rotor, et où : safety_factor >1,35 fois la pression maximale supportable par le rotor, La fluctuation de couple (ripple), par rapport à la moyenne du couple exprimée en pourcentage, et où ripple Les seuils définis pour le facteur de vibrations nvh_ratio, le facteur de stabilité mécanique safety_factor et la fluctuation de couple sont aussi désignés comme « seuil critique ». Le procédé est mis en œuvre par un calculateur/ordinateur/produit programme. Le calculateur, destiné à être en communication avec un utilisateur, via une interface par exemple, est configuré pour mettre en œuvre : – un modèle/outil de simulation, correspondant à tout outil basé sur le processus de modélisation d'un phénomène réel à l'aide d'un ensemble de techniques mathématiques et de connaissances en physique. Dans notre cas, les outils de simulation nous permettent de calculer des indicateurs de performance pour l'évaluation de la conception d'un rotor, – un modèle d’intelligence artificielle, ou modèle d’IA, autrement dit un modèle d'apprentissage automatique ou de machine learning. Dans le cas présent, le modèle d’intelligence artificielle correspond à un réseau de neurones bayésiens par indicateur de performance, appelé ci-dessous « BNN » pour « Bayesian Neural Networks » en langue anglaise. Le modèle BNN permet notamment de définir des « prédictions probabilistes ». Autrement dit ici, le modèle BNN permet, à partir d’un ensemble de paramètres donné caractérisant le rotor, de définir une prédiction d’indicateur de performance (définie par une valeur moyenne) et une incertitude (définie par un écart-type) associée à ladite prédiction. Chaque modèle d’IA est caractérisé par un critère de performance de modèle d’IA, représentant la variation (pour des dimensions identiques de rotor), entre les valeurs obtenues avec le modèle d’IA et les valeurs obtenues avec un modèle de simulation. En effet, la différence entre la valeur prédite par le modèle d’IA et la valeur réelle obtenue par les logiciels de simulations forment une erreur. Cette erreur peut par exemple correspondre à l’erreur quadratique moyenne. Plus précisément chaque indicateur de performance peut être défini par un modèle BNN. Selon notre exemple, puisque le rotor est contraint par 4 indicateurs de performance, il est donc nécessaire de définir quatre réseaux BNN. Chaque modèle d’IA est caractérisé par un indicateur de confiance, permettant de caractériser la fiabilité du modèle IA en question. Procédé Phase préliminaire P0 Le procédé comprend tout d’abord une phase préliminaire, consistant à entraîner les quatre modèles BNN décrits ci-dessus. Entraîner un BNN comporte les mêmes étapes de base que l’entraînement d'un réseau neuronal standard. Collecte des données E01 La première étape consiste à collecter et à prétraiter les données. La collecte de données (des outils de simulation classique) est une étape cruciale dans le développement et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique, car les performances du modèle d’IA finales seront directement influencées par la qualité et la quantité des données collectées. Lors de cette étape, pour chaque dimensionnement/géométrie de pièce, autrement dit de rotor, des modèles/outils de simulations sont utilisés pour déterminer les indicateurs de performance décrits précédemment. Plus précisément : L’outil Mathematica est utilisé pour calculer le facteur de sécurité safety factor, MotorCAD est utilisé pour calculer les indicateurs de performance concernant le couple, le facteur de vibrations et la fluctuation de couple. Les données ainsi collectées désignent les combinaisons entre la géométrie du rotor et les indicateurs de performances calculés. Parmi les données collectées : une partie est sélectionnée pour entraîner : ces données collectées sont alors désignées comme « données d’entraînement » (ces données représentent 80% des données collectées), une partie est sélectionnée pour évaluer performance du modèle BNN, ces données sont alors appelées « données tests » (ces données représentent 20% des données collectées). Pour avoir des données dans tout l’espace des paramètres du rotor, il a été choisi un échantillonnage par hypercube latin car le nombre d'itérations peut être facilement contrôlé. Phase d’entraînement P1 Le procédé comprend ensuite une phase d’entraînement d’un modèle BNN pour chaque indicateur de performance. Définition archi + hyperparamètres du BNN : E11 La phase d’entraînement comprend tout d’abord une étape de définition du modèle BNN. Pour cela, une fois les données prêtes, l'architecture du réseau BNN et les hyperparamètres doivent être définis, tels que le nombre de couches, le nombre de neurones par couche et le taux et vitesse d'apprentissage. Pour cette étape, il est possible d’utiliser l’outil Optuna, un cadre d'optimisation des hyperparamètres pour trouver les valeurs optimales sur un ensemble d'hyperparamètres. A titre d’information, le terme « Hyperparamètres » désigne les paramètres utiles pour entraîner le modèle BNN. Entraînement d u modèle BNN : E12 La phase d’entraînement comprend ensuite une étape d’entraînement du réseau BNN. Plus précisément, le réseau BNN est entraîné à partir des données d’entraînement (paramètres du rotor et les indicateurs de performance correspondants) et des hyperparamètres définis précédemment. L’entraînement peut être fait par exemple en utilisant le module tensorflow-probability (désignant un support/extension python qui permet de faire des réseaux de neurones probabilistes). Les poids et les biais des neurones sont ajustés itérativement en utilisant la rétropropagation. E valuation de la performance des modèles BNN : E13 Après avoir entraîné le modèle BNN avec les meilleurs hyperparamètres et les données d’entraînement, la phase d’entraînement comprend une étape d’évaluation de la performance de chaque modèle BNN en utilisant les données tests. Pour cela, il est déterminé le critère de performance du modèle BNN. Le modèle BNN est donc simulé à plusieurs reprises, en utilisant les paramètres/dimensions du rotor issues des données test. Le modèle BNN permet donc d’obtenir plusieurs valeurs de prédictions d’indicateur de performance. Autrement dit, le modèle BNN permet donc d’obtenir plusieurs valeurs de prédictions d’indicateur de performance pour un seul dimensionnement de rotor. La valeur moyenne de ces prédictions est déterminée. Cette valeur moyenne est ensuite comparée avec la valeur d’indicateur de performance obtenue par l’outil de simulation (cette valeur étant issue des données tests déterminées). Etape de définition géométrie rotor P2 Après la phase d’entraînement, la phase de simulation comprend tout d’abord une étape de définition d’un possible dimensionnement autrement dit de géométrie, pour la pièce à dimensionner. Cette étape est mise en œuvre par un outil appelé « optimiseur ». Ainsi, pour chaque dimensionnement de pièce, cette étape associe à chaque paramètre à dimensionner une valeur. Selon, l’exemple présenté ici, cette étape permet de définir un exemple de structure/géométrie particulière du rotor. Lors de cette étape, l’outil Python est utilisé comme outil central. Il contient l'optimiseur, qui peut être par exemple la stratégie d'évolution de l'adaptation de la matrice de covariance (également connue sous l’appellation « CMAES » pour « Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy » en langue anglaise), l'estimateur de Parzen structuré en arbre (également connu sous l’appellation « TPE » pour « Tree-structured Parzen Estimator » en langue anglaise), l'algorithme génétique (également connu sous l’appellation « GA » pour « Genetic Algorithm” en langue anglaise) ou tout autre algorithme d'optimisation. L'optimiseur génère un ensemble de paramètres qui définissent la géométrie du rotor. Ensuite, certaines règles de base sont définies pour vérifier et garantir que la géométrie est réaliste et constructible (règles mécaniques sur la ). Phase de simulation P3 Après l’étape de définition de la géométrie du rotor, le procédé comprend une phase de simulation des réseaux de neurones bayésien pour ladite géométrie définie et pour chaque indicateur de performance. Plus précisément, pour une géométrie donnée, le modèle BNN de chaque indicateur de performance est simulé à plusieurs reprises. Ainsi, pour chaque structure/géométrie définie du rotor, chaque modèle BNN permet d’obtenir une pluralité de prédictions d’indicateur de performance. Cette pluralité de prédictions est moyennée et un écart-type est défini pour cette prédiction moyennée. Puisque, dans notre cas, chaque rotor est caractérisé par 4 indicateurs de performance, alors la phase de simulation permet d’obtenir quatre prédictions (une pour chaque indicateur de performance). La méthode de Monte Carlo désigne notamment le fait de simuler le modèle BNN plusieurs fois à partir de la géométrie du rotor, et d’estimer la densité de probabilité des prédictions à partir de moyenne et écart-type. Etape de vérification du modèle BNN (indicateur de confiance BNN) : E31 A intervalle de temps ou de nombre de simulations effectués, la phase de simulation comprend une étape de vérification du modèle BNN. Cette étape consiste, à partir d’une géométrie donnée déjà simulée par le modèle BNN, à resimuler cette même géométrie avec l’outil de simulation et de comparer les résultats obtenus. En fonction de si la différence est important ou non: augmenter ou diminuer indicateur de confiance du modèle BNN. Cela a plusieurs effets : savoir si le modèle BNN est bien entraîné ou non, identifier des espaces où le modèle BNN n’est pas fiable pour faire des prédictions. Phase de sélection P4 Suite à la phase de simulation, le procédé comprend une phase de sélection du type de modèle à utiliser. La phase de sélection consiste à analyser, pour chaque indicateur de performance, un coefficient de variation, défini comme le rapport entre l’écart-type et la moyenne. Dans un premier cas : si le coefficient de variation pour le couple respecte sa condition (autrement dit si le coefficient de variation est inférieur à 0,1), et si pour chacun des trois autres indicateurs de performance (facteur de stabilité mécanique safety factor, facteur de vibrations, la fluctuation de couple): le seuil critique correspondant est en dehors d’un l’intervalle, ledit intervalle étant par exemple défini par : [(moyenne de l’indicateur de performance – écart-type de l’indicateur) ; (moyenne de l’indicateur de performance + écart-type l’indicateur)] Alors dans ce premier cas, le modèle BNN est plutôt fiable et peut être utilisé pour déterminer le rapport entre géométrie et indicateurs de performance. Dans un second cas, si au moins un des coefficients de variation est supérieur au seuil critique prédéfini, il est plus prudent d’utiliser le modèle de simulation classique pour chaque indicateur de performance. La phase de sélection peut également comprendre une étape de demande des préférences utilisateurs Plus précisément, lors de cette étape, le calculateur demande à l’utilisateur dans quelles proportions ce dernier préfère favoriser la rapidité des calculs de performance ou la fiabilité de ces calculs. Par exemple, lorsque l’utilisateur souhaite obtenir des résultats rapides, dans le cas d’exploration de données, il est préférentiellement utilisé des modèles d’IA. A l’inverse, lorsque l’utilisateur souhaite plutôt exploiter une région de l’espace, il veut des données fiables (donc utilisation de modèles de simulation classiques). Premier cas : exploration Lorsque l’utilisateur a défini qu’il souhaitait privilégier l‘exploration, alors le modèle BNN est majoritairement utilisé, pour explorer le champ le plus large possible. L'objectif n'est pas d'être le plus précis possible, mais plutôt de découvrir rapidement des domaines (en termes de dimensionnent de rotors) d'intérêt et de bons candidats potentiels. Deuxième cas : exploitation Lorsque l’utilisateur a défini qu’il souhaitait privilégier l‘exploitation, les performances de la machine électrique sont définies majoritairement à partir des modèles de simulation. En effet, dans ce cas, nous voulons être aussi précis que possible pour trouver la géométrie exacte qui optimise nos indicateurs de performance clés dans les petites zones d'intérêt. Il est probable qu'un grand nombre d'outils de simulation soient utiles ici. Attribution score du rotor P5 Lorsque le choix des modèles (BNN ou simulation) pour chaque indicateur de performance est réalisé, les modèles sont utilisés pour simuler diverses géométries de rotor. Chaque géométrie de rotor ainsi simulée se voit attribuer un « score d’aptitude » (autrement dit une fonction d‘aptitude). Le score d’aptitude est obtenu à partir d’une fonction d’aptitude qui prend la valeur des indicateurs de performance en entrée et qui en sortie ressort un réel positif correspondant au score d’aptitude. Plus la valeur du score d’aptitude est élevée et meilleure la géométrie est. Cette fonction peut être prédéfinie ou à définir par l’utilisateur selon des critères à optimiser et des contraintes à respecter. Le score d’aptitude ainsi déterminé (et associé à la géométrie) est envoyé à l’optimiseur qui demande ensuite à simuler une autre géométrie choisie en fonction des géométries associées précédemment évaluées. Les itérations réalisées par l’optimiseur sont répétées jusqu’à une condition d’arrêt (un nombre d’itérations, un score d’aptitude maximal à atteindre, le temps…). Cela permet ainsi d’obtenir un score maximisé pour le rotor et d’obtenir la géométrie d’un rotor, et donc d’une machine électrique, présentant les meilleures performances possibles. De plus, ce procédé réalise un compromis entre rapidité et fiabilité (puisque parfois on choisit le modèle BNN, parfois le modèle de simulation). Ce procédé peut être appliqué à toute pièce mécanique/électronique à dimensionner (pas seulement au rotor). Procédé de dimensionnement de la structure d’une pièce automobile, ladite pièce automobile étant caractérisée par une pluralité d’indicateurs de performances, chaque indicateur de performance est caractérisé par un seuil critique, ledit procédé étant mis en œuvre par un calculateur, ledit calculateur étant configuré pour mettre en œuvre : -un modèle d’intelligence artificielle, apte à déterminer la prédiction d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, -un modèle de simulation configuré pour déterminer la valeur d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, -un optimiseur, configuré pour définir un ensemble de géométries pour la pièce mécanique, ledit procédé comprenant les étapes suivantes de : définition d’une géométrie pour la pièce automobile par l’optimiseur, détermination, pour ladite géométrie définie et pour chaque indicateur de performance, de la prédiction dudit indicateur de performance à partir du modèle d’intelligence artificielle, chaque prédiction étant définie comme une valeur moyenne et étant associée à une incertitude, définie comme un écart-type, phase de sélection du type de modèle à utiliser, en fonction d’un coefficient de variation défini comme le rapport entre la valeur moyenne de la prédiction et l’incertitude associée : premier cas : utiliser le modèle d’intelligence artificielle si le coefficient de variation de chaque indicateur de performance respecte son seuil critique, deuxième cas : utiliser le modèle de simulation classique pour chaque indicateur de performance si au moins un des coefficients de variation ne respecte pas son seuil critique prédéfini, définition de la géométrie de la pièce automobile à partir du modèle sélectionné. Procédé selon la revendication précédente, comprenant, après la phase de sélection : une étape d’attribution d’un score d’aptitude à chaque géométrie définie, le score d’aptitude correspond à une valeur réelle positive, obtenue en mettant en œuvre une fonction d’aptitude à laquelle les indicateurs de performance obtenus par le modèle/outil de simulation ou le modèle d’intelligence artificielle sont appliqués, une étape de transmission à l’optimiseur du score d’aptitude obtenu pour chaque géométrie définie, une étape de définition d’une nouvelle géométrie par l’optimiseur en fonction des scores d’aptitude reçus, une étape de simulation de la nouvelle géométrie définie précédemment par l’optimiseur, une étape d’attribution d’un score d’aptitude pour la nouvelle géométrie simulée, lorsqu’une condition d’arrêt est respectée, sélectionner la géométrie de la pièce automobile, qui peut notamment désigner un rotor, qui a le score d’aptitude le plus élevé. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une phase préliminaire, comprenant une étape de collecte de données, lesdites données correspondant à des combinaisons entre des valeurs de géométries et d’indicateurs de performance correspondant, lesdites données étant obtenues en utilisant les modèles de simulation. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une phase d’entraînement du modèle d’intelligence artificielle à partir des données collectées. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code/portions de code/moyens de code/ un jeu d’instructions de code de programme/une séquence d’instructions de code configuré pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.