Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
La conception de systèmes aérospatiaux met en jeu des processus complexes où la recherche de la meilleure performance au moindre coût est décisive, tout en assurant un niveau de fiabilité maximal. Ces processus de conception font appel à de nombreuses disciplines en interaction. Cet article vise à dresser un panorama des principales approches pour l’analyse et d’optimisation multidisciplinaire (MDAO pour Multidisciplinary Design Analysis and Optimization). Dans un premier temps, des rappels sur l’optimisation numérique sont présentés. Ensuite, les principales techniques MDAO sont décrites et illustrées sur quelques problèmes de conception de véhicules aérospatiaux. Enfin, un guide pratique d’utilisation des méthodes MDAO pour la conception de systèmes complexes est proposé pour guider le concepteur dans le choix des outils numériques appropriés en fonction des caractéristiques du problème à traiter.
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Mathieu BALESDENT : Directeur de recherche - Département Traitement de l’Information et Système (DTIS), ONERA, Palaiseau, France
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Loïc BRÉVAULT : Ingénieur de recherche - Département Traitement de l’Information et Système (DTIS), ONERA, Palaiseau, France
INTRODUCTION
La conception de systèmes aérospatiaux (avions, hélicoptères, lanceurs, satellites, missiles…) met en jeu des processus complexes où est décisive la recherche de la meilleure performance au moindre coût, tout en assurant un niveau de fiabilité maximal. Ces processus de conception font appel à de nombreuses disciplines (aérodynamique, propulsion, trajectoire, structure…) qu’il faut maîtriser afin de garantir l’optimalité du système conçu et réduire la durée des cycles de conception. Ces disciplines, possédant souvent des objectifs antagonistes, requièrent des outils de conception adaptés permettant d’intégrer les contraintes inhérentes à chacune d’entre-elles et de faciliter la recherche de compromis. La prise en compte des couplages entre les disciplines accentue notablement la complexité du problème à résoudre (nouvelles contraintes à satisfaire, augmentation de la dimension du problème, temps de calcul).
L’optimisation multidisciplinaire (ou Multidisciplinary Design Analysis and Optimization – MDAO) se compose d’un ensemble de méthodes issues des mathématiques appliquées (formulation mathématique du problème d’optimisation, algorithmes d’optimisation, modèles de substitution, analyse de sensibilité, quantification des incertitudes…) dans le but de rationaliser et gérer dans son ensemble le processus de conception. Les buts recherchés sont une plus grande exploration de l’espace de recherche, un gain en efficacité et temps de calcul ainsi qu’une meilleure maîtrise des incertitudes inhérentes aux disciplines modélisées et au contexte opérationnel. À la différence des processus de conception classiques dans lesquels les disciplines sont considérées de manière séquentielle, les interactions entre les disciplines sont directement prises en compte dans les approches MDAO , permettant ainsi une gestion efficace des couplages et compromis interdisciplinaires. Cependant, la complexité du processus de conception (dimension du problème, temps de calcul, nombre de contraintes, non-linéarités) est significativement augmentée en raison de la gestion simultanée de toutes les disciplines au sein d’un même problème d’optimisation. Cet article vise à fournir un panorama des outils disponibles dans le domaine de la MDAO.
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MOTS-CLÉS
optimisation numérique modélisation multi-physique analyse et optimisation multidisciplinaire lanceur spatial
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Conclusion3. Guide pratique pour l’analyse et l’optimisation multidisciplinaire
3.1 Identification des variables et fonctions en jeu
Afin de créer un processus multidisciplinaire, il est nécessaire de coupler différents modèles disciplinaires (ou sous-systèmes) et ainsi de définir les différents types de variables en jeu (e.g. variables de conception, variables de couplage interdisciplinaire) et les fonctions d’intérêt (e.g. critères d’optimisation, contraintes). Cette étape est importante parce qu’elle vise à s’assurer de la cohérence du processus multidisciplinaire et nécessite de s’accorder au niveau système sur les échanges entre les différentes disciplines (ou sous-systèmes) impliquées. En effet, pour pouvoir construire le processus multidisciplinaire, les entrées de chacune des disciplines doivent correspondre soit à des variables de conception soit à des variables de couplage de sortie d’autres disciplines. Aussi, l’étape préliminaire d’identification des variables de conception et de couplage d’entrée et de sortie de chacune des disciplines est primordiale. Pour cela, les experts « système » en lien avec les experts des disciplines doivent s’assurer de la cohérence sur les variables interdisciplinaires (en termes de format, de dimension, d’unité, etc.) pour le bon établissement du processus couplé.
De plus, il est nécessaire de bien identifier les contraintes d’optimisation prises en compte ainsi que la (les) fonction(s) objectif et de comment elles sont calculées au niveau système (soit par une sortie directe d’une discipline, soit par un modèle additionnel).
Par ailleurs, il est nécessaire d’anticiper de potentielles futures évolutions du processus multidisciplinaire, par exemple en termes de fidélité de modèles ou d’ajout de nouvelles disciplines, afin de faciliter leur mise en œuvre.
HAUT DE PAGE3.2 Formulation d’un diagramme N2
De manière à visualiser facilement le processus multidisciplinaire et les échanges entre les différentes disciplines, il est possible de recourir à un diagramme N2 (aussi dénommé extended design structure matrix – xDSM) ...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - SOBIESZCZANSKI-SOBIESKI (J.), HAFTKA (R.T.) - Multidisciplinary aerospace design optimization : survey of recent developments. - Structural and Multidisciplinary Optimization, 14(1) : p. 1-23 (1997).
-
(2) - MARTINS (JRRA), LAMBE (A.B.) - Multidisciplinary design optimization : Survey of architectures. - AIAA Journal (2012).
-
(3) - BONNANS (J.-F.), GILBERT (J.C.), LEMARÉCHAL (C.), SAGASTIZÀBAL (C.A.) - Numerical optimization : theoretical and practical aspects. - Springer Science & Business Media (2006).
-
(4) - FLETCHER (R.), REEVES (C.M.) - Function minimization by conjugate gradients. - The Computer Journal, 7(2) : p. 149-154 (1964).
-
(5) - SHERMAN (J.), MORRISON (W.J.) - Adjustment of an inverse matrix corresponding to a change in one element of a given matrix. - The Annals of Mathematical Statistics, 21(1) : p. 124-127 (1950).
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