Analyse synergétique pour la compréhension des émissions de particules de frein grâce à des approches multidisciplinaires: Modélisation IA, Simulation Numérique et Validation Expérimentale – SLOPE

Un consensus scientifique énonce que les freins à friction automobiles contemporains émettent une quantité de particules comparable à celles émises par les moteurs à combustion. Ces particules provenant des freins à friction présentent des risques prononcés pour la santé humaine et l'environnement, en particulier dans le contexte de l'urbanisation mondiale croissante.
Actuellement, les mécanismes complexes régissant les émissions de particules issues des surfaces frottantes demeurent insuffisamment élucidés. Les rôles nuancés joués par la tribologie à l’échelle nanométrique à micrométrique, les champs de température spatiale de l'échelle mésoscopique et les vibrations structurelles macroscopiques sont mal compris. Parallèlement, les émissions sous des charges dynamiques sont a) propulsées par des effets multi-factoriels et multi-physiques complexes dans des espaces de dimensions élevées, b) soumises à des mécanismes dynamiques transitoires couvrant plusieurs échelles, c) fortement influencées par des effets d'histoire de charge et des effets de mémoire, et d) émises notamment lors de cycles de charge complexes, mal identifiés, coïncidant avec des états de surface de friction a priori défavorables.
Cette initiative de collaboration cherche à examiner de manière exhaustive les émissions de particules provenant des freins, à leur source, à travers une série d'expériences sophistiquées, de simulations numériques haute fidélité et de méthodes de pointe en apprentissage automatique. L'objectif est d’élucider les mécanismes d'émission de particules étroitement liés aux effets d'historique de charge à plusieurs échelles, à la dynamique thermomécanique et aux propriétés des surfaces de friction.
Le projet vise à intégrer de manière transparente les simulations numériques avec des modèles basés sur les données, en utilisant un apprentissage hybride guidé par la physique pour isoler les charges et les états de surface de friction critiques. Une percée méthodologique vise à lever le verrou scientifique entourant cette problématique de frottement sec dans des conditions sévères, en considérant l'interaction entre le flux de matière tribologique et les mécanismes thermomécaniques, à l’aide la combinaison de modèles physiques avec des méthodes d’apprentissage avancées.
En retombée, l’ambition est d’élaborer une stratégie innovante de réduction des particules centrée sur le préconditionnement de la surface de friction, régissant le circuit tribologique.
La collaboration entre la Technische Universität Berlin et l'Université de Lille offre une opportunité unique pour la recherche fondamentale, exploitant des équipements de laboratoire complémentaires et une expertise dans le domaine concerné. Le Prof. P. Dufrénoy (Lille) dirige l'une des installations d'essais tribologiques les plus avancées d'Europe. Cette configuration expérimentale, englobant la dynamique structurelle, les émissions de particules, les mesures de température d'interface haute résolution et les topographies de surface de friction simultanément, est actuellement inégalée en Allemagne. Le Prof. M. Stender (Berlin) est un expert de premier plan dans la modélisation des processus de friction basée sur les données. Pionnier dans l'application de l'analyse de données volumineuses et de l'apprentissage profond à la modélisation du comportement des systèmes de freinage, il explore activement les techniques de fusion de données de capteurs, le traitement des données d'image et l'explication de modèles d'IA dans le contexte des systèmes mécaniques. La collaboration bénéficie de la synergie de recherches préalables des demandeurs, indiquant leur capacité à collaborer efficacement en tant qu'équipe de recherche.