Présentation
EnglishRÉSUMÉ
La conception de pièces mécaniques constitutives de systèmes de propulsion de certains navires demande de développer des méthodes de simulation nouvelles, offrant aux ingénieurs la possibilité d’explorer une large gamme de paramètres et d’intégrer dans leurs analyses l’influence d’incertitudes. Ce retour d’expérience est consacré à un projet de recherche de long terme engagé par un grand groupe industriel en collaboration avec trois partenaires académiques, afin de développer des méthodes de réduction de modèles répondant à des objectifs d’optimisation et de fiabilisation de la conception.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Cédric LEBLOND : Ingénieur-chercheur,
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Jean-François SIGRIST : Ingénieur-chercheur, journaliste scientifique - Expertise & communication scientifiques (eye-π)
INTRODUCTION
Les usages industriels de la simulation numérique ne cessent de se diversifier : cette technique bénéficie d’innovations constantes, lesquelles résultent du travail collaboratif d’ingénieurs et chercheurs académiques et industriels. Le présent retour d’expérience, qui en donne un exemple, concerne le développement de méthodes numériques fondées sur des modèles d’ordre réduit et intégrées dans des codes de calculs exploitables par des ingénieurs de l’industrie. Les applications visées – la vibro-acoustique et l’hydrodynamique – concernent principalement des problématiques intéressant le secteur naval ; elles se rapportent cependant à une physique rencontrée dans de nombreux autres secteurs, comme le transport ou l’énergie, etc.
Le développement de ces méthodes s’est accompli dans le cadre d’un programme de recherche engagé sur plusieurs années par un constructeur naval d’envergure internationale, en collaboration avec des chercheurs académiques experts en modélisation physique et simulation numérique. Il a permis de mettre au point de nouvelles approches numériques ouvrant la voie à l’optimisation et à l’amélioration de structures soumises à des sollicitations mécaniques variées (vibratoires, hydrodynamiques, etc.) et de rendre accessibles ces techniques à des ingénieurs de conception.
Domaine : innovation, recherche collaborative.
Entreprises concernées : constructeurs (industrie navale, énergies marines), éditeurs de logiciels (calcul scientifique, simulation numérique, HPC), bureaux d’études (conception de systèmes de propulsion, de récupération d’énergie).
Technologies/méthodes impliquées : modélisation numérique, calcul scientifique, éléments finis.
Secteurs : constructions mécaniques, ingénieries navale et maritime, énergies marines renouvelables.
MOTS-CLÉS
simulation numérique modèles d’ordre réduit études paramétriques interactions fluide-structure
DOI (Digital Object Identifier)
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1. Contexte-enjeu-objectifs du projet
1.1 Calculer « efficacement » pour une conception robuste et optimisée
Calculer avec rapidité et précision reste l’un des enjeux majeurs de la simulation numérique, car les ingénieurs cherchent à optimiser la conception des systèmes mécaniques et à la rendre plus robuste. Une simulation permet en effet de calculer des grandeurs physiques (déplacement, vitesse, pression, etc.) caractérisant le comportement ou l’état des systèmes, pour une physique donnée. Avec un code de calcul, il s’agit formellement de résoudre un problème matriciel du type :
où x (ω/t,λ) représente les grandeurs physiques recherchées, qui dépendent par exemple du temps (t) ou de la fréquence (ω), ainsi que de paramètres (λ) – par exemple le nombre de Reynolds pour un écoulement – et A (ω/t,λ) décrit la réponse dynamique du système en réponse à des sollicitations notées b (ω/t,λ). Résoudre l’équation précédente correspond à un appel du solveur : si l’on cherche à représenter l’évolution dans le temps ou sur un spectre de fréquence du système, le calcul est à réaliser à chaque pas de temps/de fréquence.
La simulation peut servir à :
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rendre robuste la conception (par exemple afin de rendre compte de l’influence d’incertitudes λ) ; à cette fin, il s’agira de déterminer les évolutions temporelles ou fréquentielles d’une fonction calculée à partir de grandeurs physiques (par exemple le niveau vibratoire), ou de déterminer ω/t → ψ( x (ω/t,λ)) pour
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Contexte-enjeu-objectifs du projet
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LEBLOND (C.), SIGRIST (J.F.) - A reduced basis approach for the parametric low frequency response of submerged viscoelastic structures. - Finite Elements in Analysis and Design, 119, 15-29 (2016).
-
(2) - CHEVREUIL (M.), SLAMA (M.) - Change of variables within multi-linear approximation. - Advanced Modeling and Simulation in Engineering Sciences, 8, 17 (2021).
-
(3) - OULGHELOU (M.), ALLERY (C.) - Non intrusive method for parametric model order reduction using a bi-calibrated interpolation on the Grassmann manifold. - Journal of Computational Physics, 426, 109924 (2021).
-
(4) - LEBLOND (C.) et al - Application de la méthode de base réduite pour la réponse vibroa-coustique de structures immergées avec paramètres incertains. - 13e colloque national en calcul de structures, Giens (2017).
-
(5) - LEBLOND (C.) et al - A goal-oriented model reduction technique for parametric fluid-structure problems. - ECCM6/ECFD7, Glasgow (2018).
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
Naval Group : « Découvrez la revue Research », 14 octobre 2022.
https://www.naval-group.com/fr/decouvrez-la-revue-research
HAUT DE PAGEConstructeurs – Fournisseurs – Distributeurs (liste non exhaustive)
code_aster – https://www.code-aster.org
Laboratoires – Bureaux d’études – Écoles – Centres de recherche (liste non exhaustive)Naval Group
Centre d’Expertise des Structures et Matériaux Navals
5, rue de l’Halbrane
44340 BOUGUENAIS
https://www.naval-group.com/fr
École Centrale de Nantes
1, rue de la Noë
BP 92101
44321 NANTES
La Rochelle Université
1, avenue Michel Crépeau
17000 LA ROCHELLE
https://www.univ-larochelle.fr
HAUT DE PAGE
Finite Element in Analysis and Design
http://www.elsevier.com/locate/finel
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