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1 - SIMULER POUR COMPRENDRE, CONCEVOIR, PRÉVOIR ET OPTIMISER

2 - PRATIQUES ET ACTEURS DE LA SIMULATION NUMÉRIQUE INDUSTRIELLE

3 - ENJEUX D’INNOVATION

4 - CONCLUSION

5 - GLOSSAIRE

6 - REMERCIEMENTS

Article de référence | Réf : AG452 v1

Conclusion
La simulation numérique - Pratiques et enjeux d’innovation

Auteur(s) : Jean-François SIGRIST

Relu et validé le 06 avr. 2021

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RÉSUMÉ

Cet article propose une présentation générale de la simulation numérique et de ses usages par les ingénieurs de l’industrie. Simuler consiste à exploiter la modélisation mathématique du monde réel et la coupler avec la puissance de calcul offerte par les ordinateurs modernes, afin de comprendre, concevoir, prévoir et optimiser. Après avoir exposé différents aspects théoriques et évoqué certaines pratiques industrielles de la simulation numérique, l’article aborde certains de ses enjeux d’innovation (simulations multiphysiques, réduction de modèles, calculs GPU et ordinateur quantique).

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ABSTRACT

Numerical modelling

This article gives a general overview on numerical modelling, a technique widely used by engineers from the industry. Simulation is the exploitation of the mathematical modeling and its coupling with the computing power offered by modern computer, in order to understand, design, forecast and optimize. The article highlights various theoretical and practical aspects of computational modelling in the industrial sector and opens to some of the major innovations challenges which may change its practices (e.g. multi-physic modelling, reduced-order modelling, GPU computing and quantum computer).

Auteur(s)

  • Jean-François SIGRIST : Ingénieur-chercheur, journaliste scientifique - Expertise & communication scientifiques (eye-PI) – Tours, France

INTRODUCTION

La simulation numérique est devenue en quelques décennies l’une des techniques les plus utilisées par les ingénieurs de l’industrie. Accompagnant le développement de nouveaux produits, elle concourt également à la démonstration et à l’optimisation de leur performances (par exemple, la réduction de bruit ou de consommation énergétique de moyens de transport terrestres, maritimes ou aériens, l’augmentation de la durée de vie de structures mécaniques ou de composants électroniques, la tenue de constructions à des sollicitations de l’environnement : vent, houle, séisme, etc.).

Dans le secteur industriel au sens large, l’usage de cette technique se généralise : si les grands groupes industriels ont été les premiers à la déployer massivement, elle s’est progressivement diffusée dans des entreprises de plus petites tailles. Elle est également devenue un outil d’aide à la décision, employé dans de nombreux secteurs au-delà de l’industrie (par exemple en agriculture, en sciences fondamentales – comme celles de la Terre et de l’Univers – en météorologie ou climatologie ou encore dans le domaine de la médecine et de la santé, etc.).

L’objectif de cet article est de montrer quels sont les concepts sous-jacents à une simulation, de les illustrer par des exemples concrets et d’évoquer ses pratiques et certains enjeux d’innovation pour ses applications au secteur industriel.

Le lecteur trouvera des 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   |   data science   |   computational science

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-ag452


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4. Conclusion

L’un des enjeux les plus importants concernant la simulation numérique industrielle reste aujourd’hui son usage pratique et ses évolutions possibles en lien avec les sciences du numérique, en particulier la science des données.

  • S’agissant des pratiques industrielles de la simulation, rappelons que les ingénieurs, poussés par les exigences de construction (sûreté, fiabilité et rentabilité) se sont donné les moyens scientifiques de construire le cadre d’utilisation de cette technique. Définissant des règles de bonnes pratiques, ils utilisent la simulation numérique sans connaître en détail les subtilités algorithmiques, lesquelles sont la propriété et l’exclusivité des éditeurs des outils. Mettre en œuvre une technique de simulation numérique demande des compétences à différents niveaux. Le regard porté sur la simulation par les femmes et les hommes en entreprise dépend de leur compréhension des phénomènes qu’ils souhaitent simuler, de leur connaissance des techniques, des besoins de développement, des moyens alloués… et de leur personnalité. La simulation numérique se généralise dans presque toutes les étapes de conception ou de production industrielle. Conscients des risques de confier aux seuls ordinateurs la « responsabilité » de dimensionner les systèmes mécaniques les plus complexes, la quasi-totalité des grands groupes industriels utilisateurs de simulation accompagnent leur pratique de démarches de certification et de qualité des procédures de calcul ne se limitant pas aux seuls logiciels. La formation des ingénieurs en calcul scientifique aux évolutions des techniques, leur implication dans le développement des nouvelles façons de calculer, comptent autant que l’efficacité des plateformes numériques et informatiques. Cette démarche s’impose progressivement à tous les utilisateurs de la simulation.

  • S’agissant des données nécessaires à une simulation, rappelons que la qualité d’un calcul, et des prédictions qu’il autorise, tient en partie dans celles des données nécessaires à la construction des modèles. Ces données, comme d’autres, en particulier relatives aux savoirs industriels, ont un caractère sensible et deviennent un patrimoine important pour toute organisation souhaitant apprendre d’elles. Elles sont ainsi sources de convoitise : une partie des attaques informatiques se concentrent aujourd’hui sur...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BODIN (F.) -   La convergence du calcul scientifique et de l’analyse de données.  - 

  • (2) - BOUZEGHOUB (M.) et MOSSERI (R.) -   Les Big Data à découvert.  -  CNRS Éditions (2017)

  • (3) - BRIDIER (F.) -   Simulation numérique du soudage : application à de grandes structures navales.  -  13e colloque AFM Modélisation et Simulation numérique du soudage (2015).

  • (4) - CHACON (J.), VASQUEZ (J.A.), GABBASOF (R.) -   Dark matter with N-body simulations,  -  Cosmology and Nongalactic Astrophysics (2020).

  • (5) - COZE (Y.), KAWSKI (N.), KULKA (T.), SIRE (P.), SOTTOCASA (P.), BLOEM (J.) -   Virtual Concept, Real Profit with Digital Manufacturing and Simulation.  -  Dassault Systèmes & Sogeti (2009).

  • (6) - DUBOIS (G.) -   La...

1 Annuaire

Constructeurs – fournisseurs – distributeurs (liste non exhaustive)

Alice & Bob

https://alice-bob.com/fr/

Code_Aster

https://www.code-aster.org

Dwave

https://www.dwavesys.com

Dynameq

https://www.inrosoftware.com

Organismes – fédérations – associations (liste non exhaustive)

Aristote

https://www.association-aristote.fr

Association française de mécanique

http://afm.asso.fr/

Computational Structural Mechanics Association

http://csma.asso.univ-lorraine.fr/

NAFEMS

https://www.nafems.org

Simséo

https://simseo.fr

Teratec

https://www.teratec.eu

Top500

https://www.top500.org

Documentation en ligne (liste non exhaustive)

Sean BAILLY, « Première simulation quantique d’un problème de physique desparticules », Pour la Science, 26 juillet 2016.

https://www.pourlascience.fr/sd/physique-theorique/premiere-simulation-quantique-dun-probleme-de-physique-des-particules-12386.php

Julien BOURDET, « Ordinateur : les promesses de l’aube quantique », Le Journal...

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