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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

Simuler pour comprendre, concevoir, prévoir et optimiser
La simulation numérique - Pratiques et enjeux d’innovation

Auteur(s) : Jean-François SIGRIST

Relu et validé le 06 avr. 2021

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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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1. Simuler pour comprendre, concevoir, prévoir et optimiser

La simulation numérique est fondée sur le postulat qu’il est possible de rendre compte de phénomènes physiques – ou autres (biologiques, économiques, démographiques, physiologiques, etc.) – au moyen de modèles mathématiques. Constitués d’un ensemble d’équations, ils sont construits avec un certain nombre d’hypothèses bornant leur utilisation. La validité du modèle est attestée par une confrontation avec la réalité physique et sa précision dans un domaine donné fait l’objet d’un consentement dans la communauté des ingénieurs. Dans ces conditions, le modèle mathématique acquiert une capacité prédictive importante. Il peut alors être utilisé pour caractériser l’entité étudiée : par exemple, prévoir la durée de vie d’un appareil électrique, le confort acoustique et thermique d’une salle de spectacle, la consommation de carburant d’une automobile, le rendement d’une éolienne ou la vitesse de navigation d’un sous-marin.

Cette technique s’impose aujourd’hui dans le monde industriel et dans de nombreuses disciplines scientifiques. Elle contribue fortement à l’innovation de ce secteur, en répondant à deux objectifs principaux :

  • la maîtrise des risques techniques : elle permet la constitution de dossiers règlementaires, la démonstration de sécurité et de fiabilité, l’élaboration d’études d’impact environnemental, etc. ;

  • la performance économique : elle concourt à l’optimisation des produits, à la démonstration de leur robustesse, à la prédiction de leurs performances ou à la réduction de leur coût de fabrication et d’utilisation.

Simuler, c’est ainsi exploiter la modélisation mathématique du monde réel telle que contenue dans les équations rendant compte de phénomènes physiques et la coupler avec la puissance de calcul offerte par les ordinateurs modernes, afin de comprendre, concevoir, prévoir et optimiser.

  • Comprendre, parce que la simulation numérique permet de représenter avec une bonne précision de nombreux phénomènes physiques, chimiques, biologiques, ou sociaux et humains (comme en économie ou en démographie). Les calculs sur ordinateurs rendent possible une alternative à des essais ou à des observations réalisées dans des conditions réelles ou en laboratoire....

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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...

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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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