// Trans­mis­si­on virtuelle

APL couvre tous les domain­es courants de la méca­ni­que des struc­tures tels que l’ana­ly­se de la résis­tance et de la rigi­di­té des compo­sants indi­vi­du­els ainsi que des assem­bla­ges d’en­traî­ne­ments de quel­que sorte que ce soit. Des opti­mi­sa­ti­ons intel­li­gen­tes de la topo­gra­phie pour la réduc­tion du poids ainsi que des simu­la­ti­ons du comporte­ment NVH complè­tent notre palet­te de compétances.

Les calculs ther­mo­mé­ca­ni­ques four­nis­sent des infor­ma­ti­ons précieu­ses sur le comporte­ment de dila­ta­ti­on et de distor­si­on des compo­sants d’en­traî­ne­ment pendant le fonc­tion­ne­ment. L’ac­cent est mis en parti­cu­lier sur les compo­sants soumis à de fortes contrain­tes ther­mi­ques, tels que les carters et les systè­mes d’éch­ap­pe­ment, mais aussi, de plus en plus, sur les systè­mes de refro­idis­se­ment (par exemp­le dans les batte­ries de trac­tion des véhi­cu­les électriques).

Les simu­la­ti­ons multi-corps sont utili­sées pour étudier les forces, les accé­lé­ra­ti­ons et les vibra­ti­ons dans des systè­mes dyna­mi­ques comple­xes (comme la comman­de des soupa­pes des moteurs à combus­ti­on). Les outils sont utili­sés de maniè­re auto­no­me et pour géné­rer les condi­ti­ons limi­tes d’au­t­res disci­pli­nes de simu­la­ti­on — par exemp­le, pour les char­ges dans le calcul du frot­te­ment dans les paliers à glissement.

Un objec­tif de déve­lo­p­pe­ment important pour tous les types de trans­mis­si­ons est la mini­mi­sa­ti­on des frot­te­ments et l’aug­men­ta­ti­on de l’ef­fi­ca­ci­té et de la durée de vie qui en découle. En combi­nant un logi­ciel inter­ne avec un logi­ciel commer­cial puis­sant, APL offre des solu­ti­ons allant jusqu’à la prédic­tion de la durée de vie utile. De cette façon, les compo­sants mobi­les et les roule­ments peuvent être conçus de maniè­re opti­ma­le en termes de maté­ri­au, de lubri­fi­ant et de surface.

Les calculs en CFD inter­vi­en­nent où il y a présence d’écoulement de flui­des. Des ques­ti­ons telles que l’éch­an­ge de gaz, la combus­ti­on et le post-trai­te­ment des gaz d’éch­ap­pe­ment sont abor­dées, tout comme la gesti­on ther­mi­que des batte­ries de trac­tion et les zones criti­ques pour la cavi­ta­ti­on sur les compo­sants en mouve­ment. Selon l’ap­pli­ca­ti­on, des modè­les en 2D ou 3D ainsi que des appro­ches de simu­la­ti­on mono­pha­sées ou multi­pha­sées sont utilisés.

Dans le domaine de la propul­si­on élec­tro­ni­que, les simu­la­ti­ons au niveau des compo­sants et des systè­mes donnent égale­ment un meil­leur aper­çu du moteur élec­tri­que, de l’élec­tro­ni­que de puis­sance, de la batte­rie ou de l’on­du­leur. Les tâches de déve­lo­p­pe­ment compren­nent la concep­ti­on des compo­sants et l’op­ti­mi­sa­ti­on des fonctions.

Si un phénomè­ne ne peut être repré­sen­té par une seule disci­pli­ne physi­que, divers outils de simu­la­ti­on de différ­ents sous-domain­es sont couplés. Les simu­la­ti­ons de trans­fert de chaleur conju­guée (CHT) en sont un exemp­le, dans lesquel­les l’échauf­fement et la dila­ta­ti­on des compo­sants peuvent être calculés en fonc­tion des flux de réfri­gé­rant environnants.

Afin de pouvoir repré­sen­ter les diffé­ren­tes subdi­vi­si­ons sur une base systé­mi­que, APL utili­se des appro­ches 0D et 1D. Il s’agit par exemp­le de systè­mes de refro­idis­se­ment, de batte­ries et d’in­jec­tion au niveau des sous-systè­mes ou de modè­les complets de véhi­cu­les à moteur à combus­ti­on, hybri­des et électriques.

Chez APL, des modè­les de simu­la­ti­on couplés à des métho­des de mesu­re en ligne à haute fréquence sont utili­sés dans un envi­ron­ne­ment d’es­sai XiL (power­train-in-the-loop) repro­duc­ti­ble et en temps réel pour analy­ser le comporte­ment fonc­tion­nel des compo­sants du grou­pe moto­pro­pul­seur et les émis­si­ons qui en résultent.

Les simu­la­ti­ons permet­tent au déve­lo­p­peur de prend­re des décis­i­ons de concep­ti­on au cours de la premiè­re phase avant le déploie­ment du proto­ty­pe. C’est pour­quoi il est essentiel de procé­der intel­li­gem­ment à la varia­ti­on et à l’op­ti­mi­sa­ti­on des paramè­tres, afin de garder le nombre de vari­an­tes et la quan­ti­té de données géra­bles. Ici, APL s’ap­pu­ie, entre autres, sur les outils du plan d’expé­ri­ence statis­tique (DoE) et de l’op­ti­mi­sa­ti­on multi-objectifs.