Contribution à l’optimisation dynamique de la conception des appareils de voie

L’aiguillage est un des appareils de voie (ADV) ferroviaire : il assure le support et le guidage du matériel roulant sur un itinéraire donné, lorsque d’autres itinéraires divergent ou le traversent. C’est un élément important et fragile du réseau ferroviaire, et le contact roue-rail y est plus complexe que sur un rail normal. L’objet des travaux présentés est le développement d’outils numériques ayant pour point commun de contribuer à l’optimisation dynamique des ADV. Pour traiter l’interaction véhicule/voie dans un aiguillage, le laboratoire d’accueil a développé une approche de cosimulation entre un code « maison » de dynamique ferroviaire, appelé VOCO, et un logiciel éléments finis tiers modélisant la voie. Avec cette approche, dénommée ‘IVOIE4’, la durée d’une simulation peut être de l’ordre de la journée. Dans cette thèse, on a développé une nouvelle approche ‘IVOIE5’ pour traiter l’interaction véhicule/voie plus rapidement. La nouvelle approche consiste à éviter les entrées/sorties fréquentes dans le processus de cosimulation : la réponse de la voie est calculée directement dans VOCO, en y important les matrices élémentaires du logiciel éléments finis. La nouvelle approche a été testée dans le cas de géométries complexes et les résultats montrent un très bon accord entre les deux approches et un gain de temps important. Durant la thèse, un Benchmark international portant sur la simulation de franchissement d’aiguillages a été organisé par les Universités de Huddersfield (UK) et Chalmers (Suède) entre 2020 et 2021. Dix-neuf équipes ont participé au benchmark, et neuf logiciels ont été utilisés. Pour répondre au cahier des charges du Benchmark, un modèle de voie mobile a été ajouté dans VOCO : ce modèle permet des simulations très rapides, et facilitera le développement de nouvelles méthodes de contact dans VOCO. D’autre part, la modélisation du contre rail a été améliorée à l’occasion du benchmark. Les résultats de VOCO sont en accord avec la tendance moyenne de ceux des autres participants. Quatre participants au benchmark ont ensuite prolongé la comparaison en substituant un modèle éléments finis 3D de l’ADV au modèle mobile. Cela a permis de comparer les approches ‘IVOIE4’ et ‘IVOIE5’ à d’autres approches : les résultats de VOCO sont globalement en accord avec ceux des autres participants. Afin de tenir compte de la multiplicité des paramètres d’entrée qui ont une influence sur la réponse dynamique d’un ADV, la méthode Proper Generalized Decomposition (PGD) a été mise en œuvre pour la première fois dans le contexte de la dynamique ferroviaire, du moins de manière non intrusive. Ce travail a été conduit en partenariat avec la chaire ENSAM/ESI Group. L’un des avantages de la méthode PGD est de traiter un problème paramétrique multivarié comme une série de sous-problèmes unidimensionnels. Ainsi, la méthode permet de contourner la « malédiction de la dimensionnalité », et de prendre en compte des paramètres généralement non considérés dans la conception ou la maintenance. Le modèle réduit résultant peut être manipulé facilement ce qui permet d’envisager d’optimiser la conception de l’ADV en dynamique. Enfin, on a proposé d’améliorer la recherche du point de contact entre la roue et le rail quand les profils du rail sont variables comme c’est le cas des ADV. La nouvelle procédure proposée permet d’obtenir une trajectoire de la roue plus réaliste, et par la même des pics d’effort de contact plus réalistes, tout en conservant le même temps de calcul.Les trois développements effectués (‘IVOIE5’, PGD, approche 3D du contact) doivent permettre à l’avenir de faciliter l’optimisation des ADV. La participation au benchmark a permis quant à elle de se comparer avec les autres approches multicorps de simulations dynamiques d’ADV, et de vérifier la pertinence de notre approche