Contexte et enjeux industriels Le stockage d'hydrogène décarboné à haute pression nécessite des réservoirs composites ultra-résistants dont la fabrication est réalisée par enroulement filamentaire, notamment pour la mise en forme de composites à matrice thermoplastique. Ce type de composites à l’avantage de présenter un potentiel de recyclabilité beaucoup plus important qu’avec des résines thermodurcissables. Il est également plus facile de les réparer donc de prolonger leur utilisation limitant ainsi la création de déchets. Le procédé d’enroulement filamentaire est un procédé qui peut être robotisé et souvent complexe, multiphysique, dont les différents mécanismes sont fortement couplés. Le contrôle en temps réel représente un défi majeur pour l'industrie (risques de dégradation thermique, endommagement de fibres, rebut de pièces). A noter également que la maîtrise de la fabrication de tubes sera également un atout car ce type de structure est de plus en plus utilisé pour la réalisation d’aéronefs afin de les alléger dans le but de consommer moins de carburant fossile. Problématique et ressourcement scientifique Un défi central réside dans le fort couplage entre les dynamiques du système : par exemple, une modification de la vitesse d'enroulement impacte directement le temps d'exposition thermique du matériau composite dont la matrice demande d’être refondue avant la dépose, modifiant instantanément sa température. Actuellement, la régulation de ces grandeurs est assurée par des commandes classiques (boucles PID indépendantes). Or, ces régulateurs traitent les variables de manière isolée et sont intrinsèquement incapables de gérer les interactions croisées d'un tel système multiphysique. Ils ne peuvent ni anticiper les effets du couplage ni garantir le respect de contraintes strictes simultanées, ce qui génère inévitablement des dépassements de consigne. Ces déviations entraînent les défauts irréversibles mentionnés (dégradation de la matrice, endommagement mécanique des fibres) et occasionnent d'importantes pertes de matière. Une meilleure maîtrise du procédé permettra également de limiter les déperditions énergétiques et les déchets matériaux. La solution proposée : Le projet CIPRIF a pour ambition de lever ce verrou en concevant une architecture de commande prédictive sous contraintes. L'innovation scientifique majeure repose sur le développement d'un Jumeau Numérique (JN) hybride et adaptatif. Ce jumeau intégrera des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) dotés d'une capacité d'apprentissage en ligne. Cette approche modélisera parfaitement les couplages (vitesse/température/tension) pour prédire en temps réel le comportement dynamique du système et alimenter un contrôleur prédictif multivariable (MPC). Ce dernier pourra ajuster dynamiquement les consignes sans jamais franchir les seuils critiques d'endommagement. Le produit final sera un procédé optimisé produisant des pièces de haute qualité avec un minimum de pertes. Cette approche pourrait être appliquée à de nombreux systèmes donc ce projet de thèse pourrait aboutir à une évolution notable pour la commande de procédés complexes.
