Optimisation des Moteurs Thermiques

Optimisation des Moteurs Thermiques

Analyse thermodynamique, mécanique et numérique du cycle de Beau de Rochas

• Introduction générale et problématique
• Chapitre I : Fondements thermodynamiques et limites conventionnelles
• Chapitre II : Optimisation par les matériaux et architectures innovantes
• Chapitre III : Simulation numérique et optimisation par l'IA
• Conclusion et perspectives

1

Introduction générale

Contexte, enjeux et objectifs du projet

• Le moteur à combustion interne reste central dans l'industrie et le transport.
• Nécessité absolue d'améliorer l'efficacité et de réduire l'impact environnemental.
• Contraintes réglementaires croissantes (ex: normes Euro 6, objectifs 2035).
• Objectif : Analyse structurée des leviers thermodynamiques, matériels et numériques.

2

Fondements Thermodynamiques

Chapitre I : État de l'art du cycle de Beau de Rochas

• Le cycle de Beau de Rochas modélise le fonctionnement réel des moteurs à allumage commandé.
• Rendement théorique ηth = 1 – r -(γ-1).
• L'augmentation du taux de compression (r) améliore le rendement mais est limitée par le cliquetis.

• Transferts thermiques importants aux parois du cylindre.
• Combustion incomplète et non instantanée.
• Pertes par frottement mécanique (piston, segments, paliers).
• Pertes de pompage liées aux échanges gazeux (admission/échappement).

3

Matériaux et Architecture

Chapitre II : Optimisation mécanique et matériaux innovants

• Aluminium, magnésium et titane : réduction massive des masses en mouvement.
• Revêtements céramiques (TBC) : excellente isolation thermique et réduction de l'usure tribologique.
• Composites à matrice métallique ou céramique : rigidité et tenue haute température.

Optimisation Géométrique Réduction des épaisseurs de parois, nervures localisées et structures alvéolaires pour alléger sans sacrifier la rigidité.

Fabrication Additive L-PBF : création de canaux de refroidissement conformes et structures internes complexes type TPMS.

• Étude de cas : Piston en Ti6Al4V.
• Combinaison de structure lattice (TPMS) et barrière thermique (TBC).
• Résultat : Gains de masse significatifs et meilleure tenue thermique.

---

Photo by Chris Boyer on Unsplash

4

Simulation et IA

Chapitre III : Outils numériques et optimisation intelligente

• CFD-3D : modélisation fine de la turbulence et de la combustion.
• Couplage CFD - EF (Éléments Finis) pour la tenue thermomécanique.
• Objectif : Réduire les essais physiques coûteux par la simulation haute-fidélité.

• 75%: Gain IA
• 30%: Développement
• 20%: Performance

• ANN, CNN, PINN (Physique informée) et GPR (Processus gaussiens).
• Accélération du temps de calcul (facteur 10 à 100).
• Optimisation paramétrique multi-objectifs automatisée.
• Vers des Jumeaux Numériques intelligents.

5

Conclusion et Synthèse

Synthèse des travaux et perspectives

• Approche intégrée nécessaire : thermodynamique + matériaux + numérique.
• L'allègement et les revêtements TBC sont des leviers matures.
• La simulation CFD et l'IA redéfinissent les cycles de R&D.
• La complexité et le coût restent les principaux défis pour la série.

Optimisation des moteurs thermiques : Un futur multidisciplinaire.

Merci de votre attention. Questions ?