Pour répondre au besoin des clients ainsi qu’aux réglementations gouvernementales, les constructeurs de camions doivent diminuer la consommation et les émissions de leurs véhicules. Une solution-clé est d’améliorer le rendement de la transmission du camion, dont le pont fait partie. Leur design n’a longtemps été optimisé qu’en fonction de critères de durabilité et de bruit. L’objectif de ce travail est donc de caractériser le rendement des ponts de camion. La dissipation de puissance au sein du pont est causée par l’engrènement, les roulements, les joints et le barbotage. Des méthodes permettent d’estimer globalement ces pertes de puissance, mais elles ne sont pas forcément adaptées aux ponts. En effet, l’élément principal du pont est un engrenage spiro-conique ou hypoïde et son importance est étudiée : sa forme influe sur le barbotage, tandis que sa géométrie de denture et sa cinématique gouvernent le frottement à l’engrènement. Il semble ainsi important d’évaluer le frottement de ces couples coniques par une approche locale et d’étudier l’influence des paramètres de denture. Cependant, les pertes de puissance dépendent de la température, via les propriétés de l’huile. Des expériences montrent un important écart de température entre les composants. Il faut donc considérer des températures locales plutôt qu’une température d’huile globale. Le rendement et la durabilité peuvent être impactés par des points chauds. La méthode des réseaux thermiques permet de modéliser les échanges thermiques du pont ainsi que la distribution de températures. Les tests classiques de rendement mesurent uniquement la perte globale et la température d’huile : rien ne permet de confirmer la répartition des pertes entre sources. Une campagne d’essais avec mesures de température est donc réalisée et valide le modèle pour le calcul des températures locales et pour l’estimation des pertes de chaque composant. Ce modèle peut alors être utilisé lors du design de futurs ponts. / To fulfil customer demands, but also government regulations, the truck industry must decrease the fuel consumption and emissions of its vehicles. A key development is to improve the efficiency of the powertrain, which includes the axle. Until recently, optimisation of axle design has mainly concerned durability and noise aspects. The aim of this study is then to characterise the efficiency of truck axles. As for most of the mechanical transmissions, power dissipation in axles is due to gear mesh, rolling element bearings, seals and oil churning. Formulae already exist to estimate these power losses at a global level, but they are not always adapted to axles. Indeed, the main component of axles is a spiral bevel or a hypoid gear set. The influence of these special gears on efficiency is investigated here: their shape drives oil churning losses, while their tooth geometry and their kinematics impact friction at gear mesh. Therefore, the meshing friction of the gear set is also evaluated thanks to a local approach. The influence of some gear parameters is studied. However, power losses are influenced by temperature through oil viscosity. As previous experiments underline non-negligible temperature difference between components, it is necessary to consider local temperatures instead of a global oil temperature. Efficiency but also durability can be impacted by local hot spots. The thermal network method is used to model the thermal exchanges inside and outside the axle and to calculate temperature distribution. Usual efficiency tests on axles measure only global power loss and oil temperature: no evidence allows to confirm a power loss breakdown. Thus, a test campaign with temperature measurements is done and validates the model on local temperature calculation but also on estimation of component power losses. The model can be used at design stage for future development of axles.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018LYSEI019 |
Date | 14 March 2018 |
Creators | Fossier, Charlotte |
Contributors | Lyon, Ville, Fabrice |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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