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En anglais
RÉSUMÉ
Les modélisations numériques sont, avec les données issues de campagnes expérimentales ou produites à l’aide de modèles analytiques, un des outils dont disposent les ingénieurs pour concevoir et optimiser les navires et leurs équipements. En s’appuyant sur de nombreux exemples issus de la construction navale, cet article montre comment la simulation numérique est utilisée dans ce secteur, sur quelles méthodes et modèles numériques elle se fonde et quelles sont les innovations contribuant à renouveler et améliorer les pratiques industrielles.
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Numerical modelling, along with data obtained from experimental campaigns or produced using analytical models, is one of the tools available to engineers for designing and optimising ships and their equipment. Using a number of examples from the shipbuilding industry, this article shows how numerical simulation is used in this sector, the methods and numerical models on which it is based, and the innovations that are helping to renew and improve industrial practices.
Auteur(s)
-
Jean-François SIGRIST : Ingénieur, expert naval - eye-π, Tours, France
INTRODUCTION
La modélisation numérique, qui s’impose aujourd’hui dans le monde industriel et dans de nombreuses disciplines scientifiques, contribue fortement à l’innovation de ce secteur, en répondant à deux objectifs principaux : la maîtrise des risques techniques, car elle permet l’analyse de différentes solutions et l'évaluation de leur robustesse, la constitution de dossiers réglementaires, les démonstrations de sécurité et de fiabilité, l’élaboration d’études d’impact environnemental, etc. ; la performance économique, car elle concourt à l’optimisation des produits, à la prédiction de leurs performances ou à la réduction de leur coût de fabrication et d’utilisation.
L’objectif de cet article, qui s’adresse principalement à de jeunes ingénieurs et chercheurs, est de proposer une introduction aux usages de la simulation numérique dans la construction navale, en même temps qu’un tour d’horizon de différentes méthodes numériques utilisables par les ingénieurs, de montrer et d’évoquer les enjeux d’innovation pour les simulations répondant à des problématiques de ce secteur et de présenter certaines innovations, contribuant à dépasser certaines limites des modélisations actuelles.
Le lecteur trouvera ces références dans la rubrique « Pour en savoir plus » associée à cet article. Une bibliographie supplémentaire et des liens vers des sites Internet lui proposent des ressources utiles afin d’approfondir ses connaissances sur le sujet.
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KEYWORDS
numerical simulation | Mesh | fluid-structure interactions | finite element method
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4. Enjeux d’innovation
Les enjeux d’innovation en simulation numérique sont nombreux, l’amélioration des modèles numériques étant un processus continu, à la fois poussé par les demandes des utilisateurs et tiré par les résultats de recherches engagées dans diverses disciplines (mathématiques appliquées, modélisation, informatique, etc.).
On donne dans ce qui suit quelques exemples intéressant le domaine naval, d’une part, en évoquant certaines innovations qui permettent d’améliorer les modèles (en termes de précision ou d’exécution des simulations), et, d’autres part, en montrant comment la simulation utilise des innovations issues de divers domaines du numérique (comme l’apprentissage machine).
4.1 Améliorer la précision des modèles
La première voie d’amélioration des modèles consiste à utiliser, lorsque cela s’avère nécessaire, des modèles représentant une physique toujours plus détaillée : par exemple, pour les simulations impliquant la mécanique des fluides, les diverses modélisations de la turbulence.
La modélisation de ces phénomènes s’est enrichie au cours des décennies 2000 à 2020, se fondant sur une variété de représentations physiques et numériques : la modélisation en moyenne (RANS), les simulations aux grandes échelles (LES), la simulation numérique directe (DNS). Ces dernières, plus précises, restent encore d’un accès industriel limité, car le coût de calcul, les temps d’analyse des résultats et les capacités de stockage des données augmentent avec la précision attendue (pour des applications industrielles, un compromis reste donc à opérer entre ces deux exigences).
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La simulation numérique directe (DNS) de la turbulence consiste à résoudre les équations de conservation de masse et de quantité de mouvement à l’aide d’une résolution numérique suffisamment fine pour pouvoir capter les différentes structures de turbulence se développant dans l’écoulement.
La DNS est encore à l’heure actuelle difficilement applicable à des situations industrielles : très...
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Enjeux d’innovation
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - AHMED (H.F.), FAROOQ (H.), AKHTAR (I.), BANGASH (Z.) - Machine learning-based reduced-order modeling of hydrodynamic forces using pressure mode decomposition. - Journal of Aerospace Engineering ; 235, p. 2517-2528 (2021).
-
(2) - AXISA (F.) - Modelling of Mechanical Systems. Structural Elements. - Elsevier (2005).
-
(3) - BAYLISS (A.), GUNZBURGER (M.), TURKEL (E.) - Boundary conditions for the numerical solution of elliptic equations in exterior regions. - SIAM Journal of Applied Mathematics, 42, p. 430-451 (1982).
-
(4) - BERTON (M.) - Modélisation de la réponse vibro-acoustique d’une structure excite par une couche limite turbulente en présence de gradient de pression statique. - Thèse de Doctorat, École Centrale de Lyon (2014).
-
(5) - BETTESS (P.) - Infinite Elements. - Penshaw Press (1992).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
« Hybrider la simulation numérique et l’intelligence artificielle » – Inria, 26 septembre 2022.
https://www.inria.fr/fr/hybrider-la-simulation-numerique-et-lintelligence-artificielle
« Immersed Boundary Method » – Science Direct, 2022.
https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/immersed-boundary-method
« Lattice Boltzmann Method » – Science Direct, 2022.
https://www.sciencedirect.com/topics/materials-science/lattice-boltzmann-method
SPH
https://en.wikipedia.org/wiki/Smoothed-particle_hydrodynamics
Computational Modeling and Flow Physics
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1/ Quiz d'entraînement
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2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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