Ae3 – L’avion décarboné ressemblera-t-il aux avions d’aujourd’hui? Quelques pistes pour de nouvelles configuration ?

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Ae3 – L’avion décarboné ressemblera-t-il aux avions d’aujourd’hui? Quelques pistes pour de nouvelles configuration ?

Sébastien DEFOORT (ONERA)

L’augmentation de l’efficacité énergétique des avions de transport et la réduction drastique de leurs émissions de CO2 est au coeur de la recherche et des technologies aéronautiques. Quoique le principal saut technologique à réussir réside dans l’adoption de nouvelles sources d’énergie — carburants d’aviation durable, hydrogène voire électricité stockée — l’aérodynamique reste au coeur de l’optimisation de l’avion, de même que les études d’intégration propulsive, de conception aéro-structurale de la cellule ou de maximisation des performances opérationnelles. En s’appuyant sur des configurations intégrées étudiées à l’ONERA, on invitera l’assistance à débattre du lien entre la source d’énergie de l’avion et sa configuration, et des verrous technologiques à lever pour de nouvelles architectures d’avion de transport compatibles avec les objectifs de décarbonation.
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Ae2 – Correction de modèles de turbulence par assimilation de données et machine learning

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Ae2 – Correction de modèles de turbulence par assimilation de données et machine learning

Paola CINNELLA (Institut Jean le Rond d’Alembert)

Les simulations numériques basées sur les équations de Navier-Stokes moyennées (RANS) sont un outil indispensable pour le design aérodynamique. Néanmoins, il est bien connu que les effets complexes tels que la séparation des écoulements, les écoulements secondaires, etc. sont mal modélisés par cette approche. Avec les développements récents et la disponibilité d’outils modernes d’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle entre dans la simulation aérodynamique (CFD) comme une nouvelle alternative pour améliorer les déficiences des modèles RANS. Parmi les méthodes utilisées aujourd’hui pour corriger ces modèles, les méthodes FIML (Field-Inversion/Machine-Learning) et SpaRTA (Sparse Regression of Reynolds sTress Anisotropy) ont montré des résultats prometteurs. Dans cet entretien, on introduira les principaux travaux qui utilisent l’assimilation de données et l’apprentissage automatique pour augmenter les modèles de turbulence. On discutera également des avantages et inconvénients de ces méthodes et les perspectives futures pour l’industrie aérospatiale.

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Ae4 – Simulation aérodynamique à partir de la CAO. Maillage automatique.

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Ae4 – Simulation aérodynamique à partir de la CAO. Maillage automatique.

Stéphanie PÉRON (ONERA)

La simulation numérique en aérodynamique (CFD) est aujourd’hui un outil central pour les avant-projets, la conception, les calculs de performance… aéronautiques. Un enjeu critique est la capacité à traiter des géométries réalistes dans des délais très réduits, de l’ordre de la journée ingénieur. Cela nécessite d’automatiser la mise en données des simulations, à partir d’une CAO quelconque jusqu’à l’analyse des données, quelle que soit la complexité géométrique et physique du problème.

Cet entretien introduira des méthodes basées sur des approches de maillages conformes aux obstacles (génération et adaptation automatique du maillage) et des méthodes basées sur des frontières immergées. Nous discuterons des différentes approches et de leurs récentes avancées dans un contexte industriel.

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Av1 – Nouveaux enjeux dans la compatibilité radiofréquence des systèmes sur les plateformes aérospatiales

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Alexandre PICHE (Airbus)

Une connaissance approfondie des systèmes de communication, navigation et surveillance dans les bandes de fréquences opérationnelles mais surtout hors bande devient indispensable pour assurer leur interopérabilité. Les méthodes de modélisation électromagnétique doivent évoluer pour supporter efficacement les phases de conception, certification et maintenance. Quels sont les futurs contributeurs et menaces à anticiper dans la compatibilité RF des systèmes sur les plateformes aérospatiales ? Quel rôle peut jouer la modélisation dans la compatibilité RF des systèmes.

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Av2 – Validation et Vérification des systèmes de surveillance

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Av2 – Validation et Vérification des systèmes de surveillance

Jean-Baptiste BERTHIER (Airbus)

Ce débat s’intéressera à la façon de prendre en compte le très grand nombre de situations et d’environnements dans lesquels la performance des systèmes de surveillance doit être assurée avec des taux d’alerte manquées ou de fausses alertes très faibles… On pourra, entre autres, s’interroger sur le bon équilibre entre simulation d’environnement et essais en environnement réel ou encore sur la nécessité de l’exposition masquée en service de nouvelles fonctions.

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