Réduire l'incertitude dans la conception d'avions

Concevoir des avions, c'est une tâche longue et coûteuse qui prend généralement plusieurs années. Grâce aux avancées de la technologie informatique, les ingénieurs utilisent maintenant des modèles informatiques pour prédire comment un avion va performer dans la vraie vie. Cependant, les résultats de ces outils informatiques ne sont pas toujours précis. Cette inexactitude vient d'un manque de compréhension des principes physiques, de problèmes de Modélisation, et de simplifications faites pendant la conception. Quand les prédictions ne sont pas claires, on appelle ça de l'incertitude, ce qui peut entraîner des erreurs coûteuses dans le produit final.

Une grande partie du budget de conception est dépensée au début, donc toute décision prise avec une grande incertitude peut causer des dépassements de budget, des retards, et des risques pour la sécurité. Il est donc super important de réduire les Incertitudes autant que possible aux premières étapes de la conception. Cet article se concentre sur une méthode systématique pour identifier et réduire les incertitudes dans des problèmes complexes comme la conception d'avions.

#L'importance des Simulations

Les simulations sont des outils informatiques qui prédisent comment un système va se comporter dans différentes conditions. Au cœur de ces simulations, il y a un modèle qui essaye de représenter la réalité à l'aide d'équations mathématiques tirées de théories établies ou de données collectées. Ces modèles incluent des paramètres, qui sont des chiffres qui aident à définir le système. Certains de ces paramètres représentent des caractéristiques physiques, tandis que d'autres décrivent comment le système réagit à différentes situations.

Si les principes qui gouvernent le système sont bien compris, les ingénieurs peuvent ajuster certains paramètres dans le modèle pour améliorer sa précision par rapport aux mesures réelles. Ce processus est connu sous le nom de calibration. Les ingénieurs s'appuient sur des données historiques de conceptions similaires pour rendre leurs simulations plus précises.

Cependant, la plupart des modèles ne capturent pas toute la réalité. Ils se concentrent sur des aspects importants pour tirer des conclusions utiles tout en évitant des détails inutiles. Les modèles qui couvrent moins de détails offrent généralement des résultats plus précis mais nécessitent une compréhension plus profonde du système et des variables externes, ce qui les rend complexes. D'un autre côté, les modèles moins détaillés peuvent fournir des aperçus rapides sans nécessiter un effort ou des ressources énormes.

Il y a des années, les ingénieurs n'avaient d'autre choix que de mener des Expériences physiques pour développer de nouveaux designs. Ces expériences, impliquant des matériaux réels et des configurations complexes, sont généralement longues et coûteuses. Dans le contexte des avions, les conceptions nécessitent souvent plusieurs itérations, nécessitant des expériences répétées. Avec l'avènement de puissants ordinateurs, les ingénieurs ont délaissé les expériences physiques pour se concentrer sur des simulations, qui tendent à être plus économiques et plus rapides que les méthodes traditionnelles.

À mesure que les simulations deviennent plus intégrées à la conception, le concept de "conception pilotée par simulation" a gagné en popularité dans de nombreux domaines. Si les modèles physiques sont précis, il est possible de créer des simulations détaillées qui décrivent avec précision des phénomènes complexes. Plus les changements de conception sont effectués tôt, moins ils sont coûteux sur le long terme. Utiliser une modélisation et une simulation précises pendant la phase de conception peut aider à détecter les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent, évitant ainsi des modifications coûteuses tardives.

#Modélisation et phénomènes physiques

Concevoir de nouveaux produits, surtout ceux qui diffèrent significativement de ceux existants, peut mettre à l'épreuve les techniques de modélisation connues. Par exemple, prédire la performance d'un nouveau type d'avion peut révéler des écarts entre les résultats des simulations et la performance réelle. Si les outils utilisés sont principalement destinés à des modèles d'avions traditionnels, des effets physiques critiques peuvent passer inaperçus. Même lorsqu'ils sont observés, la précision de ces modèles reste problématique en raison de leurs hypothèses inhérentes.

Les incertitudes sont présentes à cause de lacunes dans les connaissances ou de facteurs aléatoires. Ces incertitudes affectent les paramètres utilisés dans la modélisation, ce qui peut mener à des résultats imprévisibles. Lorsque les ingénieurs prennent des décisions basées sur des prédictions incertaines, ils prennent des risques. Il est donc crucial d'identifier et d'évaluer ces incertitudes pour déterminer comment elles impactent les résultats de conception.

Chaque source d'incertitude peut avoir un niveau d'influence différent sur l'incertitude globale. Si ces incertitudes proviennent de lacunes de connaissances, elles peuvent être réduites grâce à des études ciblées ou des expériences conçues pour générer de nouvelles informations. Cet article se concentrera sur la manière de concevoir des expériences spécifiques visant à réduire l'incertitude.

Lorsque les ingénieurs planifient des expériences ciblées, ils doivent tenir compte à la fois des contraintes de temps et de budget. Si une expérience proposée est trop coûteuse ou compliquée, elle peut ne pas être poursuivie. Les ingénieurs doivent donc évaluer soigneusement chaque expérience potentielle. Seulement un nombre limité d'expériences peut être réalisé à cause des contraintes de ressources. Il est donc essentiel d'identifier quelles incertitudes ont le plus grand impact sur la conception.

#Cadre pour identifier et réduire les incertitudes

La méthode proposée vise à identifier et réduire systématiquement les sources d'incertitude dans des projets de conception complexes. L'approche implique plusieurs étapes clés.

1. Définition du problème : La première étape est de définir clairement le problème et d'identifier les principales exigences. Cela implique de reconnaître les disciplines impliquées et comment ces exigences s'intègrent dans les analyses.

2. Établissement de l'ontologie du problème : Ensuite, une base structurée pour le problème est développée en le décomposant en ses composants fonctionnels, physiques, et de modélisation. Cela aide à définir les éléments clés et à décider des abstractions nécessaires.

3. Construction des simulations : Après cela, des simulations sont créées qui abordent des aspects importants du problème tout en reconnaissant que tous les détails ne peuvent pas être inclus.

4. Exécution des simulations : Le modèle est exécuté pour collecter des données. C'est là que les incertitudes dans la simulation doivent être identifiées et évaluées pour leur impact sur les résultats.

5. Mise en œuvre d'expériences de niveau inférieur : Si des incertitudes significatives sont trouvées, des expériences ciblées peuvent être conçues pour recueillir de nouvelles informations qui peuvent aider à affiner le processus de modélisation et de simulation.

L'objectif principal est de générer de nouvelles connaissances de manière méthodique, ce qui permet d'affiner le cadre de modélisation et de minimiser les incertitudes.

#Expérimentation à échelle réduite

Dans la plupart des cas, réaliser un test physique à grande échelle d'un avion est impraticable. Les ingénieurs créent donc des modèles réduits pour réaliser des tests qui imitent les conditions à grande échelle. Ce concept est basé sur les principes de similitude, qui aident à s'assurer que les relations entre les différentes échelles sont préservées.

La similitude peut être catégorisée en trois types :

1. Similitude géométrique : La forme et la taille du modèle et du système réel sont proportionnellement mises à l'échelle.

2. Similitude cinématique : Le mouvement des composants dans les deux modèles est synchronisé pour refléter leurs positions réelles à tout moment.

3. Similitude dynamique : Les forces agissant sur les modèles doivent être similaires à celles agissant sur le système réel.

En respectant ces conditions, les ingénieurs peuvent supposer un comportement similaire entre les modèles réduits et leurs homologues à taille réelle.

#Identifier les incertitudes critiques par Analyse de sensibilité

Au fil des ans, de nombreuses techniques d'analyse de sensibilité ont émergé pour évaluer comment différents facteurs affectent la sortie d'un système. Selon la complexité du problème, diverses méthodes peuvent être utilisées pour identifier les incertitudes critiques.

1. Analyse de sensibilité locale (ASL) : Cette approche évalue comment les changements dans les entrées affectent les sorties près des conditions de fonctionnement actuelles.

2. Analyse de sensibilité globale (ASG) : L'ASG élargit l'analyse sur une large gamme de valeurs d'entrée, offrant une vue d'ensemble plus complète de la façon dont les entrées influencent les sorties.

3. Méthodes basées sur la variance : Ces méthodes quantifient l'effet des variations des paramètres d'entrée sur la sortie. Des outils populaires incluent la méthode de Sobol, qui calcule les contributions de différentes entrées à la variabilité globale des réponses du système.

En utilisant ces techniques, les ingénieurs peuvent identifier quels facteurs impactent le plus l'incertitude globale, les guidant à concentrer leurs efforts sur la résolution de ces incertitudes.

#Développement de la méthodologie

La méthodologie proposée vise à faciliter la gestion des incertitudes à travers divers défis de conception :

1. Définir le problème : Articuler clairement le défi de conception et identifier les exigences de haut niveau.

2. Établir l'ontologie : Développer une décomposition complète du problème en composants fonctionnels, physiques et de modélisation.

3. Sélectionner l'environnement de simulation : Choisir une méthode de simulation appropriée en fonction des exigences du problème.

4. Exécuter les simulations : Exécuter le modèle pour recueillir des données et identifier les incertitudes critiques impactant les résultats.

5. Concevoir des expériences ciblées : Créer des expériences spécifiquement pour aborder les incertitudes significatives trouvées dans les données de simulation.

6. Appliquer les nouvelles connaissances : Incorporer les résultats des expériences dans le cadre de simulation pour améliorer la précision des prédictions.

Avec cette approche, les ingénieurs peuvent établir une base solide pour prendre des décisions de conception éclairées qui réduisent les risques et améliorent l'efficacité.

#Étude de cas exemple : Concevoir un avion à corps d'aile mélangé

Pour illustrer comment cette méthodologie fonctionne en pratique, considérons une étude de cas impliquant une conception conceptuelle pour un avion à corps d'aile mélangé (BWB). L'objectif est d'identifier et de réduire les incertitudes liées à la performance de portée de l'avion.

#Identifier les incertitudes critiques

Durant la phase de conception, deux outils distincts sont sélectionnés pour l'analyse précoce. Le premier outil est un outil de simulation à faible fidélité qui fournit des estimations rapides. Bien qu'utile pour générer un grand nombre d'options de conception, cet outil manque de détails nécessaires pour comprendre profondément des incertitudes spécifiques.

Parallèlement, un outil d'analyse plus sophistiqué est appliqué pour examiner les résultats plus en détail avec une plus grande précision. Cette double approche permet aux ingénieurs de repérer des incertitudes critiques, comme les propriétés des matériaux et les effets aérodynamiques, affectant la performance de l'avion.

#Réaliser des expériences

Avec les incertitudes identifiées, les ingénieurs peuvent concevoir des expériences pour explorer des paramètres spécifiques affectant les prévisions de portée. Par exemple, les ingénieurs pourraient varier le module de Young et les propriétés aérodynamiques de la structure de l'aile de l'avion pendant les tests pour voir comment ces changements influencent les prévisions de portance et de traînée.

#Analyse des résultats

Après avoir réalisé des expériences computationnelles et physiques, les ingénieurs comparent les résultats pour déterminer à quel point leurs modèles reflètent avec précision la performance réelle. En analysant les différences, ils peuvent identifier où se trouvent les incertitudes et comment les résoudre efficacement.

Ce processus itératif de test et de raffinement permet aux ingénieurs d'améliorer leur compréhension de la performance de l'avion, menant finalement à des conceptions plus précises.

#Conclusion

Cette approche de gestion de l'incertitude dans la conception d'avions peut avoir des avantages significatifs. En identifiant et en abordant les incertitudes dès le début du processus de conception, les ingénieurs peuvent réduire les risques, économiser des ressources, et prendre des décisions éclairées qui mènent à des résultats plus réussis.

L'utilisation de simulations, combinée à des expériences ciblées, crée un cadre robuste pour comprendre des systèmes complexes de manière efficace. À mesure que l'ingénierie continue d'évoluer, il est essentiel de favoriser la collaboration entre les équipes de conception, les ingénieurs, et les installations d'essai pour affiner encore les méthodologies et améliorer la précision globale de la conception.

Les travaux futurs devraient se concentrer sur l'extension de cette approche à d'autres domaines de la conception aérospatiale, y compris les systèmes de propulsion et les composants structurels. À mesure que les outils et techniques informatiques s'améliorent, le potentiel de réduction des incertitudes et d'optimisation des résultats de conception grandira, ouvrant la voie à des avions plus sûrs et plus efficaces.