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RÉSUMÉ
Les modélisations numériques sont, avec les données issues de campagnes expérimentales ou produites à l’aide de modèles analytiques, un des outils dont disposent les ingénieurs pour concevoir et optimiser les navires et leurs équipements. En s’appuyant sur de nombreux exemples issus de la construction navale, cet article montre comment la simulation numérique est utilisée dans ce secteur, sur quelles méthodes et modèles numériques elle se fonde et quelles sont les innovations contribuant à renouveler et améliorer les pratiques industrielles.
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-
Jean-François SIGRIST : Ingénieur, expert naval - eye-π, Tours, France
INTRODUCTION
La modélisation numérique, qui s’impose aujourd’hui dans le monde industriel et dans de nombreuses disciplines scientifiques, contribue fortement à l’innovation de ce secteur, en répondant à deux objectifs principaux : la maîtrise des risques techniques, car elle permet l’analyse de différentes solutions et l'évaluation de leur robustesse, la constitution de dossiers réglementaires, les démonstrations de sécurité et de fiabilité, l’élaboration d’études d’impact environnemental, etc. ; la performance économique, car elle concourt à l’optimisation des produits, à la prédiction de leurs performances ou à la réduction de leur coût de fabrication et d’utilisation.
L’objectif de cet article, qui s’adresse principalement à de jeunes ingénieurs et chercheurs, est de proposer une introduction aux usages de la simulation numérique dans la construction navale, en même temps qu’un tour d’horizon de différentes méthodes numériques utilisables par les ingénieurs, de montrer et d’évoquer les enjeux d’innovation pour les simulations répondant à des problématiques de ce secteur et de présenter certaines innovations, contribuant à dépasser certaines limites des modélisations actuelles.
Le lecteur trouvera ces 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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5. Conclusion
La simulation numérique se généralise dans l’industrie et elle devient un outil d’aide à la conception de nombreux systèmes mécaniques, en complément de données et règles de dimensionnement issues de résultats expérimentaux ou construits à l’aide de modèles analytiques. Les calculs opérés à l’aide de codes de dynamique des structures et de dynamique des fluides, parfois couplés ou chaînés afin de représenter les effets d’interaction fluide/structure, permettent de comprendre, prédire ou anticiper certains phénomènes vibratoires rencontrés en construction navale (comportement vibratoire d’un navire dans son ensemble, ou d’un équipement du navire, comme une hélice, un appendice de coque, un réservoir, une ligne de tuyauteries, etc. ; performances hydrodynamique d’une carène, d’un propulseur, d’un aileron de stabilisation, etc. ; tenue d’un navire et de ses équipements à des sollicitations exceptionnelles : déferlement, explosion, etc.).
Des innovations notables, concernant en particulier la modélisation des interactions fluide/structure, ont rendu possibles et accessibles à l’ingénieur des simulations couplées. D’autres innovations sont en cours de développement, pour l’instant dans le monde académique (ou au sein de centres de recherche et d’expertise), permettant d’accroître la précision des calculs, de réduire les temps de simulations ou de les opérer avec des ressources computationnelles moindres. Parmi celles-ci les techniques de réduction de modèle, permettant de diminuer les temps de calcul de façon significative, ouvrent la voie à une conception plus optimisée et plus robuste des structures, permettant de résoudre des problèmes d’optimisation ou de prendre en compte la dépendance paramétrique des calculs.
Certaines simulations se heurtent à des limites matérielles : pour le calcul de spectres de pression sur des structures soumises aux effets d’écoulements (carène, profil portant, etc.), par exemple, les simulations numériques peuvent rapidement devenir coûteuses, voire inaccessibles ! Entre modèles analytiques et numériques, une voie médiane (et hybridant par exemple algorithmes d’apprentissage à partir de données de simulations et algorithmes de calcul scientifique) reste souvent à trouver afin de proposer des modélisations « optimales ».
Les simulations de demain s’accompliront-elles à coûts de...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - AHMED (H.F.), FAROOQ (H.), AKHTAR (I.), BANGASH (Z.) - Machine learning-based reduced-order modeling of hydrodynamic forces using pressure mode decomposition. - Journal of Aerospace Engineering ; 235, p. 2517-2528 (2021).
-
(2) - AXISA (F.) - Modelling of Mechanical Systems. Structural Elements. - Elsevier (2005).
-
(3) - BAYLISS (A.), GUNZBURGER (M.), TURKEL (E.) - Boundary conditions for the numerical solution of elliptic equations in exterior regions. - SIAM Journal of Applied Mathematics, 42, p. 430-451 (1982).
-
(4) - BERTON (M.) - Modélisation de la réponse vibro-acoustique d’une structure excite par une couche limite turbulente en présence de gradient de pression statique. - Thèse de Doctorat, École Centrale de Lyon (2014).
-
(5) - BETTESS (P.) - Infinite Elements. - Penshaw Press (1992).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
« Hybrider la simulation numérique et l’intelligence artificielle » – Inria, 26 septembre 2022.
https://www.inria.fr/fr/hybrider-la-simulation-numerique-et-lintelligence-artificielle
« Immersed Boundary Method » – Science Direct, 2022.
https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/immersed-boundary-method
« Lattice Boltzmann Method » – Science Direct, 2022.
https://www.sciencedirect.com/topics/materials-science/lattice-boltzmann-method
SPH
https://en.wikipedia.org/wiki/Smoothed-particle_hydrodynamics
Computational Modeling and Flow Physics
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