Soutenance de thèse de Lila KACI (équipe ARMEN)

Lila Kaci, doctorante au sein de l’équipe ARMEN soutiendra sa thèse intitulée « Conception et commande d’un robot industriel en bois » / « Design and Control of an Industrial Wooden Robot »

mercredi 12 décembre 2018 à 10h30, dans l’amphi du bâtiment S, sur le site de Centrale Nantes.

Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet régional « RobEcolo », en collaboration avec Centrale Nantes et l’Ecole Supérieure du Bois (ESB).

Jury : Pierre Renaud, Professeur des universités à l’INSA Strasbourg, Rapporteur ; Frédéric Dubois, Professeur des universités à l’Université de Limoges, Rapporteur ; Vincent Frémont, Professeur des universités à Centrale Nantes, Examinateur ; Claire Dune, Maître de conférence HDR à l’Université de Toulon, Examinateur ; Nicolas Sauvat, Maître de conférence à l’Université de Limoges, Examinateur ; Sébastien Briot, Chargé de recherche CNRS HDR, directeur de thèse ; Clément Boudaud, Maître de conférences à l’Ecole Supérieure du Bois, co-encadrant de thèse ; Philippe Martinet, Directeur de recherche INRIA Sophia Antipolis, co-encadrant de thèse.

Résumé :
Concevoir des robots avec des Matériaux Bio-Sourcés (MBS) dans le but d’écoconception n’a presque jamais été exploré dans le passé.
L’objectif de cette thèse est de montrer qu’il est possible de réduire considérablement l’impact environnemental des robots industriels en remplaçant la grande majorité des matériaux métalliques / composites de carbone utilisés dans leur conception par des matériaux bio-sourcés à faible impact écologique. Le bois est l’un des meilleurs candidats
en raison de ses propriétés mécaniques intéressantes. Cependant, les performances / dimensions du bois varient en fonction des conditions atmosphériques / sollicitations externes. Ainsi, cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet RobEcolo dont le défi est de concevoir un robot industriel parallèle en bois rigide et précis.
Afin d’assurer une performance optimale de robots en bois (en particulier la précision) et de minimiser l’incertitude des modèles MBS et les erreurs dues aux variations dimensionnelles en fonction des conditions atmosphériques, des capteurs extéroceptifs peuvent être utilisés pour la commande du robot. Cependant, toute observation
externe a un impact sur les performances du robot. Il est donc nécessaire d’optimiser la conception du robot par rapport aux critères de performance mécanique usuels, mais aussi par rapport aux indices de performance issus de la définition de la commande par capteurs extéroceptifs. Ainsi, l’un des objectifs de ce manuscrit est de décrire une nouvelle approche de conception orientée commande. Cette approche permet de prendre en compte les performances du contrôleur dès la phase de conception du robot ce qui amènera à satisfaire la performance de précision lors de la commande de celui-ci, par la définition des paramètres géométriques primaires optimaux du robot.
En effet, des modèles élastiques sont nécessaires aux étapes de conception et de commande et doivent être suffisamment précis pour fournir une estimation correcte des déformations et des fréquences propres du robot. De plus, ils doivent également être efficaces sur le plan de temps de calcul, car ils seront calculés des milliers de fois
au cours du processus de la conception optimale, ou en temps réel dans la boucle de commande. Afin de répondre à ces exigences, nous proposons dans ce manuscrit une modification basée sur la théorie poutre d’Euler-Bernoulli qui est utilisée pour développer des modèles élastiques en bois simples et rapides capables de prédire un
comportement réaliste des robots en bois en statique et en dynamique.
Enfin, les développements théoriques proposés dans cette thèse ont permis le prototypage d’un mécanisme à cinq barres en bois et les performances du robot en termes de rigidité et de précision ont été validées expérimentalement sur le prototype.

*******

Abstract:
Designing robots with bio-sourced materials (BSM) for eco-design purpose has almost never been explored in the past. This thesis investigates the potential of using bio-sourced materials, which have almost no environmental impact, instead of metals for robot design. Wood is one of the best candidates because of its interesting mechanical properties. However, wood performance / dimensions vary with the atmospheric conditions / external solicitations. Thus, this thesis is in the framework of the RobEcolo project whose challenging to design a stiff and accurate wooden industrial parallel robot.
To ensure optimal performance of the wooden robot (specifically the accuracy) and in order to minimize the uncertainty of the BSM models and the errors due to the dimensional variations due to atmospheric conditions, exteroceptive sensors can be used to control the robot. However, any external observation, impacts the robot performance. It is thus necessary to optimize the robot design with respect to (usual) mechanical performance criteria, but also with respect to performance
indices coming from the definition of the sensor-based controller. Thus one of the objectives of this manuscript is to describe a new design approach « control-based design ». First, this approach aims at finding the optimal primary geometric parameters of the robot, and allows to take into account the sensor-based controller performance
during the design phase. Indeed, elastic models are necessary at the design and control stages of the robot and must be accurate enough to provide a proper
estimation of the robot deformations and natural frequencies. Additionally, they must also be computationally efficient, as they will be computed thousands of time during the optimal design process, or in real time in the control loop. In order to satisfy these requirements, we propose in this manuscript a modification of the Euler-Bernoulli beam theory which is used to develop accurate and fast wood elastic models able to predict the realistic robot static and dynamic behaviors.
Finally, theoretical developments proposed in this thesis allowed the prototyping of an industrial wooden five-bar mechanism and the robot performance in term of stiffness and accuracy has been validated experimentally on the prototype.