Thèse CIFRE Jumeau hybride d'un système multi-corps appliqué à l'usinage (FRA-REC-2026-26553)

Description of the offer

Les vibrations liées à l'usinage restent l'un des défis les plus critiques dans la fabrication de composants de grande valeur, en particulier pour les systèmes d'usinage à grande échelle et flexibles utilisés dans l'industrie nucléaire. Des phénomènes tels que le broutement régénératif peuvent rapidement dégrader la qualité de surface, réduire la durée de vie des outils et compromettre la durabilité des machines. Pour remédier à ces problèmes, il est nécessaire de recourir à des approches de modélisation et d'expérimentation avancées, capables de simuler l'évolution du comportement dynamique des machines tout au long du processus d'usinage.

Ce projet de thèse vise à développer un jumeau dynamique hybride pour les systèmes d'usinage flexibles multi-corps, capable de prédire le comportement dynamique à mesure que les configurations de la machine évoluent pendant le fonctionnement. Ces travaux associeront le développement d'une nouvelle méthode de caractérisation expérimentale, la génération de modèles dynamiques réduits et la simulation avancée de l'usinage, dans le but de permettre la mise en œuvre de stratégies d'usinage tenant compte des vibrations et de favoriser des opérations industrielles plus sûres et plus efficaces.

Ce doctorat est hébergé chez Framatome, dans le cadre d'investissements majeurs dans des équipements d'usinage à grande échelle de nouvelle génération, et mené en étroite collaboration avec l'ENSAM, développeur de la bibliothèque de simulation d'usinage « nessy2m ». Le candidat évoluera à l'interface entre les applications industrielles et la recherche de pointe, et aura accès à de véritables machines, à des campagnes d'essais expérimentaux et à des outils de simulation de pointe.

Objectifs principaux :

• Développer des stratégies expérimentales pour les analyses modales liées aux configurations géométriques de la machine-outil
• Construire des modèles dynamiques réduits et robustes de systèmes multi-corps flexibles à partir d’une identification expérimentale

•  Étendre les techniques d’interpolation, d’expansion et de synthèse modales, y compris les approches basées sur l’IA
• Intégrer les modèles développés dans l’environnement de simulation nessy2m
• Valider l’approche sur un robot de laboratoire et une machine-outil industrielle