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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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Méthode de dimensionnement en ingénierie navale
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1. La modélisation numérique pour concevoir et prévoir
1.1 La simulation numérique, une technique généralisée
La simulation numérique connaît depuis une vingtaine d’année un essor remarquable : fruit du développement des mathématiques appliquées et de l’informatique, elle est devenue une technique de plus en plus largement répandue dans l’industrie. Simuler, c’est exploiter la modélisation mathématique du monde réel telle que contenue dans les équations rendant compte de phénomènes physiques et la coupler avec la puissance de calcul offerte par les ordinateurs modernes, afin de comprendre, concevoir, prévoir et optimiser :
-
comprendre, parce que la simulation numérique permet de représenter avec une bonne précision de nombreux phénomènes physiques, chimiques, biologiques – ou sociaux et humains (comme en économie ou en démographie). Les calculs sur ordinateurs rendent possible une alternative à des essais ou à des observations réalisées dans des conditions réelles ou en laboratoire. Ils autorisent les chercheurs à tester des hypothèses ou des théories, en particulier pour des objets d’études parfois inaccessibles à l’expérimentation ;
-
concevoir, parce que la simulation numérique est utilisée par les ingénieurs de l’industrie afin de proposer des produits innovants (intégrant par exemple de nouveaux matériaux, comme les composites ou ceux issus d’impression 3D) ou totalement nouveaux (comme une hydrolienne, utilisée afin de récupérer l’énergie contenue dans les courants sous-marins) ;
-
prévoir, parce que, dans une certaine mesure, la simulation numérique possède une capacité à fournir des données utiles à des analyses, réalisées par des experts techniques. Les ingénieurs de nombreux secteurs industriels l’emploient en vue de démontrer les performances attendues d’une construction (comme la vitesse atteinte par un navire dans des conditions de mer données, consommation en carburant d’un moteur marin, rendement d’une chaîne de propulsion, etc.). Elle permet aussi de tester des scénarii intéressant les constructeurs, en particulier dans le cas d’événements accidentels ou exceptionnels. Elle contribue ainsi à l’amélioration de la sécurité et de la fiabilité de différents systèmes ;
-
optimiser, parce que la simulation numérique...
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La modélisation numérique pour concevoir et prévoir
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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QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE
1/ Quiz d'entraînement
Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
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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