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EnglishRÉSUMÉ
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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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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2. Méthode de dimensionnement en ingénierie navale
En ingénierie navale, comme dans d’autres secteurs industriels, les méthodes de dimensionnement se fondent sur des modèles et des données d’origines variées : le développement de la simulation numérique s’est accompli en interaction avec des approches expérimentales et analytiques. Loin de s’opposer, les méthodes expérimentales, les approches analytiques et les modèles numériques se complètent, répondant à des besoins variés et des étapes différentes du processus de conception.
2.1 Données expérimentales
Le dimensionnement de structures navales s’appuie sur de nombreuses données issues de campagnes expérimentales réalisées dans des conditions choisies comme celle des moyens d’essais hydrodynamiques (bassin de traction, bassin à houle, etc., figure 2) et des conditions imposées (essais à la mer, retour d’expérience opérationnelle, etc.).
Des campagnes dédiées permettent également d’étudier le comportement de navires dans des configurations spécifique, c’est par exemple le cas de la tenue de navires militaires aux explosions sous-marines (figure 3), qui sont un moyen de démontrer la résistance des navires à des agressions et de produire des données utiles au dimensionnement des coques et équipements.
Les campagnes expérimentales, qu’elles soient réalisées en bassin ou à la mer ou dans des configurations et objectifs particuliers (comme pour les explosions sous-marines), fournissent des données empiriques représentant l’environnement du navire et de ses opérations. De nombreuses abaques, règles métiers, etc. sont construites à partir de ces données. Très utilisées en conception (en particulier en prédimensionnement, lorsqu’il s’agit de définir de façon globale les caractéristiques du navire), ces données sont cependant valables dans des cas d’usages spécifiques et manquent de généralité, ce qui conduit à des incertitudes sur les marges de dimensionnement (pouvant conduire à sur- ou sous-dimensionner les systèmes). De plus, les essais sont parfois coûteux, longs et demandent des moyens et des compétences dédiés, qu’il n’est pas aisé de mobiliser.
Dans l’industrie navale (comme dans l’industrie aéronautique), la montée en maturité...
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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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