la simulation et la conception aéronautique: enjeux et ... · modélisation aux frontières: le...
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Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 1
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La simulation et la conception aéronautique: enjeux et perspectives
Bruno Stoufflet
Dassault Aviation, Saint Cloud, France
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INTRODUCTION
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La multidisciplinaritéSTEALTH•Materials
•Shapes
Computational
Physics and mathematics
FLIGHT DYNAMICS•Flight control•Flight quality
•Catapultage free handle•Thrust/drag control
Embedded
Software
STRUCTURE
•Vibrations•Landing gear•Hydraulics
•On-board energy•Sensor•Navigation
SYSTEMS /EQUIPMENT
AERODYNAMICS
•Shapes
•Architecture
•Flaps•Anemometry
•Pilot information•Visualizations•Seat-handle
ERGONOMY
•Catapultage free handle•Thrust/drag controlL'effet boule de neige
De nouvelles technologies amènent
des ruptures de raisonnement
L'intégration forte des disciplines
Des systèmes particulièrement compacts
et à très forte interaction fonctionnelle
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Ce document est la propriété intellectuelle de DASSAULT AVIATION. Il ne peut être utilisé, reproduit, modifié ou communiqué sans son autorisation. DASSAULT AVIATION Proprietary Data.
Recherche d’une meilleure réponse aux besoins "classiques" de coût et performances des produits
+Exigence de bien adapter le processus de conception à la prise en compte de "design drivers" moins classiques
Exemples :Bruit en approche des avions FalconTrajectoires à consommation minimaleCoût de maintenance
Ambition de se lancer dans des produits très innovantsFutur Falcon à technologie innovante (environnement, haute qualitéde service) Falcon SupersoniqueDifférents types d'UAV
Tout cela dans un contexte de coopération en multi-partenariat
Enjeux de la conception
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ata LA SIMULATION NUMERIQUE EN
AERONAUTIQUE
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Aerodynamics: HPC in Design process
Unstructured mesh of complex configurations
Physical understanding
5 Million Grid nodes
50 CPU hours on 32 Itanium2 processors
⇒ HPC: Heart of Design Process
Design characteristics
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Cmv20
CxvAlpha
Czv
276.314.Forme A ; Calcul NS ; Mach 0.80 ; Re= 16.0M
Voilure Forme AComparaison ETW / CFD
Mach 0.80
Re= 16.0M ; Pi= 2.0 bar ; Ti= 220 KRe= 16.0M ; Pi= 1.2 bar ; Ti= 146 K
résultats ETW non corrigés
Mach 0.80
Mach 0.85Cryotechnic test of generic Falcon shape in ETW
•Full aircraft Navier-Stokes simulations are used at all stages of design
•Very good validation is obtained at cruise conditions•Design for cruise conditions is based on CFD
•Wind tunnel tests can be limited to intermediate and final check-out if sufficient validation is obtained at flight Reynolds number
Mid 2000's: Industrial maturity of CFD codes2M to 6M nodes
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Turbulence modeling for complex flows
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Autospectrum of unsteady pressuresignal
Correlation of unsteady pressureSignals at two points
Turbulence modeling for complex flowsUCAV – Aerodynamic loads in weapon bays
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Chargement de la structure par la base aéro-acoustique :
1676 chargements en pression sur la soute (0-500 Hz)Chaque chargement est corrélé avec tous les autres : matrice complexe 1676x1676 pour chaque fréquence
Spectrum in dB (60 Hz)projected
Unsteady aerodynamiccomputation
Structural model
Fatigue sizing of a structure
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Modélisation aux frontières Les outils de simulation en mécanique des fluides sont aujourd’hui matures pour mener les choix de conception mais un certain nombre d ’insuffisances limitent leur usage étendu
la prédiction de la traînéeles écoulements séparés et les sillagesl’évaluation de la marge au tremblementle comportement « moyen » d’écoulements « véritablement »instationnaires (LES, DES)
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Montée de couches- Remplissage de la soute- Prise en compte de la porte
Modélisation aux frontières: le maillage
Génération complètementautomatique de maillages non-structurés adaptés (Euler and NS) pour avions complets
Maillages pour avion avec volets et becs sont aux limites des capacités actuelles
AoA=21°
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Eclaté des modéles E.Fvibroacoustiques
d ’un Falcon 2000pour la bande 0-500 Hz
( ~ 1 000 000 de d.d.l. )
Ce document est la propriété intellectuelle de DASSAULT AVIATION. Il ne peut être utilisé, reproduit, modifié ou communiqué sans son autorisation. DASSAULT AVIATION Proprietary Data.
Breakdown of the vibroacoustic F.E Models
of a Falcon 2000for the 0 - 500 Hz band
( ~ 1 000 000 of d.o.f.)
Modélisation aux frontièresStructural responses : 0-500 Hz Frequencies
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Structural responses : Higher Frequencies- for cabin noise analyses at higher frequencies (500 - 5000 Hz) meshes must be still more refined,- but long distance structural couplings can be neglected or simplified
⇒ hybrid procedure feeding a “SEA” model by results of “local” FE calculations
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Modélisation aux frontières
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Calcul: formes idéaliséesCe qui n’est pas représenté dans la simulation doit-il être pris en compte forfaitairement, par une approche statistique, par une approche multiéchelle ?
Représentativité de la simulation
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Modèles généraux / modèles détaillésidentification de modèle
Approches multiéchellePlus on descend en échelle, plus le nombre de paramètres à identifier pour les modèles augmente (modules matériaux vs multitude de paramètres pour des micro-modèles au niveau des grains)critères de rupture ?
Représentativité de la simulation
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modèleparamètres réponses
• chargement• géométrie• matériaux•….• localisation•…
• modèle éléments finis• code de CFD• …• modèle numérique de terrain•…
• contraintes, • coefficients aéro•…• trajectoire•…
La validation est une question ouverte :par nature, toutes les informations ne sont pas disponibles !
sources d’incertitudeparamètres
Physique:GéométrieConditions aux limites…
Statistique:Nombre limitéd’essai partiels
modèle
Approximationmathématique
de la réalitéphysique
Quantifier les incertitudes(intervalle de confiance etprobalilité associée)
Incertitudes en modélisation
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modèleparamètres réponses
x y
[xmin,xmax] [ymin,ymax]
valeurs
intervalles
distributions
Modèle classiqueAlgèbre d’intervalle
Monte CarloFOSM….
Détermination des incertitudes
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Conception robuste et optimisation sous incertitudes
Diff
icul
técr
oiss
ante 1. Quantifier la probabilité de non respect des spécifications
2. Déterminer la sensibilité des réponses modèles vis à visdes incertitudes sur les paramètre
1. Etendre l’approche MDO à l’optimisation robuste de la configuration
Prise en compte des incertitudes: Challenge futur
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L'APPROCHE MDO
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Optimiser la définition pour trouver les meilleurs compromis :. entre toutes les spécifications et exigences,. simultanément
- dans tous les corps de métier,- à tous les niveaux de détails de cette définition (du système aux divers sous-systèmes jusqu’aux moindres composants)
Un optimum global n’est pas nécessairement un ensemble d’optimum métiers
La conception multidisciplinaire (MDO)
Elément clé: L’art de gérer efficacement les paramètres
de conception entre disciplines et niveaux
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Organisation arborescente "multidisciplinaire" et "multiniveau" de la définition des systèmes, sous-systèmes, …, depuis la définition globale de l’avion jusqu'à celle du moindre détail de ses composants.
Niveau 1
Niveau 2
Niveau 3
Niveau 4
Arbre des modélisations (avion civil)
"Avion"
cellule moteurs Autres systèmes
ou équipements
aérodynamiqueAutres "disciplines"
détailaérodynamique Tronçons & pièces composants
OCAPI / CATIA V5
CFD
CATIA
ELFINI
CFD
CATIAMaquette
numérique
ELFINI
ELFINI
Grandes lignes du processus classique de conception
•coût•masse, cotes générales, domaines de vol, de manœuvre•Poussée moteur, consommation spécifique, gabarit
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A chaque niveau, dans chaque discipline, on construit deux typesde modèles couplés :
un modèle de définitiondécrivant le produit (ou le sous-produit) considéré (ex. CATIA pour la partie géométrique de cette définition)
des modèles de calculvisant à démontrer que le produit "défini" répond aux exigences
Les "branches" de l’arbre transmettent depuis le niveau N les spécifications vers les sous-systèmes au niveau N + 1
Les spécifications du niveau N + 1 font partie des paramètres de conception du niveau N N
N+1
Grandes lignes du processus classique de conception
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La définition, à chaque niveau dans chaque discipline, suit le processus itératif suivant:
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Le processus de conception classique se déroule en construisant progressivement l’arbre des modèles, en descendant de la définition globale à celles des détails.
Itérations
Grandes lignes du processus classique de conception
Choix initial d'architecture déterminé par l'intuition et l'expérience de l'ingénieur
Dimensionnement (adéquation des paramètres de définition aux spécifications et autres exigences)
Intuition d'un premier dimensionnement
Vérification des spécifications/exigences par analyse (calculs/essais)
Mar
ges
> 0
ou <
0 pa
r rap
port
aux
sp
écifi
catio
ns /
exig
ence
s
Modifications (renforcements ou allègements) plus ou moins intuitifs des paramètres de définition
censés jouer sur les marges
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Quand le processus ne converge pas, rien ne prouve qu’il n’y a pas quand même des solutions
Quand il converge, il produit des solutions minimisant les marges ce qui est loin de correspondre toujours à maximiser une performance
approche correspondant en structure à la méthode dite "Fully Stress Design" dont les solutions sont couramment 30% plus lourdes que ce qu’on obtient par optimisation mathématique, et sans aucune marge de résistance nulle part !
La connaissance des contraintes en butée est souvent insuffisante
On peut avoir de la peine à intuiter les modifications de dessin judicieuses pour contrôler certains phénomènes complexes (exemple l'aéroélasticité)
Points faibles de ce processus classique de conception
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Principe: ramener le processus de dimensionnement (pour une architecture donnée) àun problème d’Optimisation (un seul niveau de modèle dans une seule discipline à la fois)
Première étape vers la MDO: dimensionnements locauxpar optimisation mathématique
Appliquée dès le milieu des années 70 en structure, et ensuite dans les autres disciplines
Les conditions pour réaliser cette Optimisation Mathématique sont :de disposer de chaînes de calculs automatiques entre l’entrée des paramètres de définition
X et les sorties de la performance optimisée f(X) et les critères à satisfaire cj (X) ,d'avoir une confiance raisonnable en la précision de ces calculs (au moins en relatif),de reposer sur des calculs de durée raisonnable,de coiffer ces chaînes de calculs par un logiciel d’optimisation mathématique .
Rechercher le jeu de paramètres de définition : x1 ,…, xi , …, xn , notés X ,maximisant (ou minimisant) une performance f(X) ,satisfaisant un certain nombre de "contraintes" sur les autres performancessatisfaisant d'autres "critères", représentés par des inéquations de la forme cj (X) ≥ ou
≤ cj admissibles
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Optimisation du dimensionnement structural global de l’avion
Modèle Général Eléments Finis
« Avion »
Paramètres extrados voilure(nb plis carbone / zone / direction)
buckling constraint
0 1 2 3 4 5 6iteration
admissible value
predicted value
calculated value
mass convergence
0 1 2 3 4 5 6iteration
stress constraint
0 1 2 3 4 5 6iteration
admissible value
predicted value
calculated value
flutter constraint
0 1 2 3 4 5 6iteration
admissible value
predicted value
calculated value
Évolution de la masse et de critères typiquespendant les itérations d ’optimisation
Optimisation d’une structure en composite carbone :- masse minimale- « contraintes »:résistance mécanique et aéroélasticité
(extrait des études avant projet de Falcon Supersonique)
Première étape vers la MDO: dimensionnements locauxpar optimisation mathématique
Optimisation d'une structure en composite carbone:Masse minimale
"Contraintes": résistance mécanique et aéroélasticité
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Optimisation du dimensionnement aérodynamique :
Première étape vers la MDO: dimensionnements locauxpar optimisation mathématique
Polar curve
-10
-5
0
5
10
15
20
25
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Drag (count)
Lift
(pt)
Wing opt + Canard refPost optimal analysisWing ref + Canard ref
polar Wopt Crefpolar Wref Crefby hand optimization
traînée
port
ance
Voilure sym.
Voilure opt .
Cz imposé
Polaire avant et après optimisation
X /C
Z/C
0 0 .0 2 5 0 .0 5 0 .0 7 5 0 .1-0 .0 1 5
- 0 .0 1
-0 .0 0 5
0
0 .0 0 5
0 .0 1
x/c
z/c
θ
Voilure sym .
Voilure opt .
37 Paramètres de forme(au nœuds de la grille
ci dessous)
Polaire avant et après optimisation Détail optimisation bord dattaque
Minimisation de la trainée d’un Falcon SupersoniqueMach = 1.8, Cz imposé = 0.18
Rechercher le jeu de paramètres de la forme géométriqueminimisant (ou maximisant) un critère aérodynamiquemaintenant positives les marges vis à vis d’autres critères aérodynamiquessatisfaisant à des contraintes de gabarit géométrique:
globales, type cotes du plan 3 vues avionlocales, pour l’aménagement de la structure et des équipements
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 29
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Outil d'évaluation synthétique de niveau 1- appelant un logiciel de CAO pour les analyses et visualisations géométriques,- utilisant des modèles de calculs simplifiés recalés sur les modèles "fins" de niveau 2
exemples :⇒ masse structurale mini f(paramètre géométrique, masse avion, domaine de vol, …)⇒ sous système moteur : relations entre poussée, taux de dilution, bruit, consommation spécifique, gabarit géométrique, etc.
Première étape vers la MDO: dimensionnements locauxpar optimisation mathématique
Rechercher le jeux de paramètres de définition (cotes du plan 3 vues avion et d’aménagement générales, caractéristiques moteur et gros équipements, …)
maximisant (ou minimisant) une performance particulière (rayon d’action, nombre de passagers, …, coût)
les autres performances avion supérieures ou inférieures à des valeurs données,les diverses règles de l’art, règlements de sécurité devant être satisfaits,
Optimisation du dimensionnement "global avion" au niveau 1
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 30
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Optimisation du dimensionnement "global avion" au niveau 1
Exemple de typede résultats
Première étape vers la MDO: dimensionnements locauxpar optimisation mathématique
- Deux paramètres : surface et flèche voilure - Objectif : maximiser le rayon d'action- Contraintes: Masse < 35 T et vitesse d'approche < 120 Kts
(le reste des paramètres de définition fuselage, moteurs, profil voilure, …, étant figés)
Forme InitialeForme Optimisée
masse décroissantevitesse décroissante
lignes iso masse au décollage lignes iso vitesse d'approche
m=35 tv=120 kt
optimisation
lignes iso rayon d'action
Surface
SurfaceSurface
Flê
che
Flê
che
Flê
che
Optimisation mathématique de la forme d'une voilure Delta
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 31
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Les objectifs / contraintes globaux du niveau système sont mal appréhendés:
Aérodynamique: choix entre de nombreux critères (ex. : finesse en croisière, CZ max / finesse en hypersustentation, …)Structure: même l’objectif de masse minimale n'est pas toujours si pertinent
Cette approche met l'accent sur l'optimisation autour de certains points du domaine et ne permet pas de construire de vraies "surfaces de réponse" des relations entre les spécifications de chaque sous-système
Ce sont ces considérations qui obligent à traiter correctement la problématique de l‘ "Optimisation Multidisciplinaire Multiniveau"
Première étape vers la MDO: dimensionnements locauxpar optimisation mathématique
Limites des capacités d'optimisation locale de chaque sous-système ou discipline
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 32
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• Approche "découplée", où chaque niveau / discipline :⇒ reçoit de ses sous-systèmes les "Domaines de
Faisabilité" de leurs spécifications⇒ rend la pareille à son niveau supérieur
Deuxième étape vers la MDO: dimensionnementsmultidisciplinaire multiniveau par optimisation
Deux voies extrêmes :Masse
Envergure
Min
i env
ergu
re
Voilure "massive"
Aéro
élas
ticité
domainefaisable
Résistance Mécanique
• Approche "tout couplé", où le logiciel d’optimisation :. gère les paramètres de définition de l’ensemble des modèlesde tous les niveaux / disciplines, ainsi que les échanges de spécifications entre ces niveaux,. maximisant une performance avion,. satisfaisant simultanément toutes les exigences, tant sur les autres performances avion que sur les règles de l’art de chaque métier, à tous les niveaux,. commandant l’exécution des chaînes de calcul à tous les niveaux / disciplines,
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 33
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Exemple d'Avant Projet de Falcon SupersoniqueCompromis entre des performances "classiques" extrêmement ambitieuses et les exigences de respect de l'environnement
"globales"⇒ taille générale⇒ masse à vide & décollage raisonnable⇒ coût global de l'avion
⇒ habitabilité⇒ confort proche Falcon"wide body"⇒ diamètre cabine⇒ etc.
"Performances" & "Trajectoires"⇒ durée de vol : très inférieure BJ classiques⇒ rayon d'action : largement transatlantique ( > Concorde)⇒ longueur décollage : aéroport régional⇒ etc.
"Motorisation"⇒ efficace & faible traînée induite en croisière supersonique⇒ sobre en consommation⇒ peu bruyante au décollage,
habituellementfaible taux de dilution
habituellementfort taux de dilution
"Bruit"⇒ bang sonique : limité⇒ bruit décollage / approche / … : ≤ Falcon actuels
"Aérodynamique & Structure"⇒ forme aérodynamique générale préservant une traînée minimale en croisière,⇒ mais réduisant le bang sonique,⇒ épaisseur de voilure la plus mince possible pour minimiser la traînée supersonique, s⇒ avec résistance, rigidité , masse, coûts de la structure acceptables,
Projet "HISACPrincipales Contraintes de Conception
Deuxième étape vers la MDO: dimensionnementsmultidisciplinaire multiniveau par optimisation
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 34
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La démarche Multidisciplinary Design Optimization (MDO)Objectif : trouver une forme en
plan et une longueur fuselage qui maximise le range et minimise la masse totale
Exemple d'Avant Projet de Falcon Supersonique
90%
92%
94%
96%
98%
100%
102%
104%
106%
Surface voilure (m2)
MTOW (kg)
Quantité carburant (kg)
Finesse croisièreRayon d'action (km)
BFL (m)
Vitesse d'approche (kts)
Configuration initialeConfiguration optimisée
MDO "Géométrie" - Evolution du rayon d'action
7000
7100
7200
7300
7400
7500
7600
7700
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Iterations
Rayo
n d'
actio
n [k
m]
Initial design
Optimized design
Configuration initiale
Configuration optimisée
Initial Final
Longueur fuselage (m) 42 42.8
Corde d'emplanture (m) 16.8 19.2
Flèche BA interne (deg) 71.5 74.6
Flèche BA externe (deg) 46 36
Epaisseur relative emplanture (%) 2.5 3.2
Epaisseur relative extrémité (%) 2 2.82
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ata PROCESSUS OUTILLES
POUR LA CONCEPTION ITERATIVE
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Les différentes phases de la conception itérative
Phase amont (R&T)Evaluer l'impact de l'intégration de technologies sur les
performances par le biais d'avant-projets conceptuels
Pré-phase A (pré-faisabilité)Affermir un cahier des charges par l'évaluation de l'impact
des différentes exigences
Phase A (faisabilité)Dimensionner un produit sur la base d'un avant-projet
répondant à un cahier des charges
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Modèles globaux recalésCoûts récurrents ROMSurfaces de réponses...
Optimisation LocaleEtude des points critiquesDimensionnement local
Aménagé) Structure Aérodynamique
N 1
N 2 & 3
Systèmes Acoustique
Spec
Aménagé) Structure Aérodynamique Systèmes Acoustique
Modèle synthétiquede l'avion (devis, coûts, …)
Conception itérative(Pré-phase A et Phase A)
Définition(Phases B & C)
Analysefine
Spécificationsde définition
Avionspossibles
Optimisation globaleAnalyse de sensibilité
Conception itérative & Définition dans le développement
Cer
tific
atio
n
Global Design phase Detailed Design phasePHYSICAL PLATEAU VIRTUAL PLATEAU
Mid-2001
End 2002
Falcon 7X
PROCESSUS OUTILLE MDO
Quelle approche PLM ?
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 38
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Approche Requirements - Functional - Logics - Physical
Exigences marketing
Traduites sous forme de spécifications techniques
Exigences de la certification
Règles métier
Les exigences définissant le cahier des charges
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Les scénarios de dimensionnement
Approche Requirements - Functional - Logics - Physical
Mise sous forme explicite des hypothèses et de la question àrésoudre dans le cadre d'un cahier des charges
Quelle est la forme d'avion qui maximise le rayon d'action et minimise la masse pour un certain cahier des charges?
Quelles sont les valeurs enveloppes de masse de l'avion et de capacité de pétrole associée qui couvrent une combinaison probabiliste défavorable des incertitudes liées à certaines données d'entrée?
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Exécution du dimensionnement
4. CAO paramétrique5. Outils d'analyse
2. Modeleurs1. Outil d'évaluation synthétique 3. Modèles architecture
Approche Requirements - Functional - Logics - Physical
La plateforme de dimensionnement
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Modèles généraux CATIA V6
Modèles métierFormes avion, voiles & planchers, architectures systèmes,
…
Approche Requirements - Functional - Logics - Physical
Les représentations du produit
Module Charge Utile
Fuselage central
Fuselage arrière
1/2 Voilure
1/2 Empennage
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 42
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Altitude d ’accrochage
Enjeux liés aux processus outillés
Disposer d'environnements de calcul efficacesRessourcesChaînes de calcul et base de données
Prendre la dimension multi-partenairesPartage sécurisé des informationsFourniture de modèles paramétrables (à spécifications ajustables) par les sous-systémiers dans le cadre de Requests for Information
Pré-filtrage de technologiesDomaine de faisabilité des spécifications de sous-systèmes
Favoriser la prise de décision par l'interaction en temps réel avec des modèles reliant paramètres et exigences
Etudes de sensibilitéAppréciation des marges
Evolution de la Masse Totale
Evolution du bang sonique
Ray
on d
’act
ion
Altitude d ’accrochage
Long
. fus
elag
e
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Structure d'accueil OCAPI1
Application SSBJ à terminaison
ARCHITECTUREARCHITECTURE
MOTEURMOTEUR
FORMESFORMES(et (et AMENAGEMENTAMENAGEMENT))
AEROAEROGVGV
PERFOSPERFOSGVGV
MASSESMASSES(et (et CENTRAGECENTRAGE))
Controleur
Controleur
Global Optimisation
Layout(icl. certfication issues)
Airframe(icl. weight estimation,
aeroelasticity optimisation)
Aerodynamics &Sonic Boom
Local Optimisation
Level 1
Level 2 & 3
Engine cycle
Enjeux liés aux processus outillés
DéfinitionConcept
Configuration&
Architecture générale
Sous-systèmesPré-dimensionnement
Analyse rapide
DéfinitionEtude des points durs
Analyses fines
Choix et gestion multi-niveaux des
variables (ou paramètres) de
conception Modèles simplifiésModèles réduits
Domaines faisables
Echanges entre disciplines
Choix d'optimiseur
Visualisation de l'espace des solutions
Propagation des incertitudes
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 44
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Plan d’expérience (DOE)Choix des points d'échantillonnage a priori (couverture uniforme de l'espace)
"MaxMin" : maximise la distance minimum entre 2 points"Boites stochastiques": tirage aléatoire à l'intérieur de boites
Échantillonnage dynamiqueRaffinement local
InterpolationFonction à base radiale + RSM ordre 1KrigeageExtension pour l’interpolation en valeur et dérivées
1x
2x
-1,00E-03
0,00E+00
1,00E-03
2,00E-03
3,00E-03
4,00E-03
5,00E-03
6,00E-03
7,00E-03
8,00E-03
9,00E-03
0,9 1,1 1,3 1,5 1,7
Data Al=0Krig Al=0Data Al=2Krig Al=2
Cx en fonction du Mach (Flèche fixée)
Modèles réduits
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 45
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SYNTHESE
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Les défis des méthodologies de conception future
Mettre en œuvre une approche complète pour évaluer de façon systématique les trade-offs à tous les niveaux d’intégration dans un cadre de multipartenariat
Tirer le meilleur bénéfice du partage des données et de la modélisation au plus tôt dans le cycle de conception
Avoir une démarche d’évaluation des incertitudes des performances dans le cadre d’un processus de prise de décision
Feasibility phase Preliminary Design phase Detailed Design phase
Conceptual DesignTeam
PHYSICAL PLATEAU VIRTUAL PLATEAU
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Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 47
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Donner à l'équipe projet / programme les éléments quantifiés (au mieux de l'état de l'art et pour un effort donné) des risques correspondant aux choix de conception
Apporter la connaissance de l'impact des marges sur les performances du produit
Allocation des ressources aux endroits critiques (ceux qui ont un RoImaximum)
Ex.: Aller cibler les points critiques de la structure où il est nécessaire de raffiner la connaissance afin de gagner de la masse
La MDO comme véritable outil d'aide à la décision
Accroître l'efficacité de la méthodologie d'exploration des possibles pour améliorer la prise de décision :Vers un concept de design lab collaboratif reposant sur un véritable outil d'exploration de l'espace des solutions
Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 48
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Rencontre INRIA - Industrie, Bordeaux, 2010-01-26 49
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