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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

La simulation numérique - Pratiques et enjeux d’innovation

Auteur(s) : Jean-François SIGRIST

Relu et validé le 06 avr. 2021

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Présentation

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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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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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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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