La conception des organes de la liaison au sol nécessite la connaissance des efforts de chargements des essieux en fonction de l'architecture des véhicules et des prestations visées. A partir d'une base de données de mesures de roulage de différents véhicules et architecture de trains sur les pistes de d'essais du groupe, il est possible de construire un modèle de prédiction des chargements au centre des roues du véhicule. Une première approche a été effectuée pour la prédiction du moment vertical des roues arrières a mis en évidence la pertinence du modèle d'apprentissage par des techniques de Machine learning. Ici il s'agit d'étendre cette approche pour la prédiction des chargements maxi sur les différentes directions couplées ou non, d'exploiter au mieux la base de données disponible et d'étendre les paramètres (pertinents) pour avoir une prédiction fiable et robuste (comme par exemple les caractéristiques du pneumatique en raideurs).
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