Mo4 – MBSE et Travail Collaboratif

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Mo4 – MBSE et Travail Collaboratif

F. Paci (Safran Aircraft Engines)

De la constellation de satellites aux essaims de drones, en passant par les systèmes embarqués sur avions, militaires ou civils, les systèmes deviennent de plus en plus complexes. Le MBSE (Model-Based System Engineering) contribuent à la maîtrise de cette complexité. Cependant, le MBSE n’est pleinement efficace que s’il porte le Travail Collaboratif entre les Architectes, d’une part, entre les Architectes et les spécialistes, d’autre part, et s’il permet un lien fluide entre les outils qui supportent leurs activités respectives.

Dans le même domaine de discussion :
12 avril 2022 | 9h00 - 12h00
25

Mo1 – Science des Données pour la Maintenance Prédictive

F. Jimenez (AIRBUS).
Résumé
12 avril 2022 | 14h00-17h00
25

Mo2 – Modélisation des effets pyrotechniques

F. Paintendre (MBDA)
Résumé
13 avril 2022 | 9h00 - 12h00
25

Mo3 – Modélisation de l’acoustique interne des avions

Y. Revalor (Dassault Aviation)
Résumé
13 avril 2022 | 13h30-16h30
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Mo4 – MBSE et Travail Collaboratif

F. Paci (Safran Aircraft Engines)
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Mo3 – Modélisation de l’acoustique interne des avions

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Mo3 – Modélisation de l’acoustique interne des avions

Y. Revalor (Dassault Aviation)

Entre éléments finis et méthodes énergétiques statistiques, les modélisations pour l’analyse des phénomènes acoustiques à bord des avions se perfectionnent dans la continuité depuis au moins 20 ans.

Aujourd’hui certains facteurs pourraient conduire à remettre en cause l’équilibre établi. D’abord les niveaux d’exigences accrus vis-à-vis de la réduction des niveaux de bruit demandent de progresser sur la précision des estimations pour assurer une conception robuste. Ensuite, les objectifs de masse et d’encombrement étant plus contraignants, l’optimisation des solutions doit être poussée à son paroxysme.

Enfin, de nouveaux outils de traitement des données dont les échos sont la « Big Data Intelligence » ouvrent des perspectives précédemment inenvisageables. Pour répondre aux besoins, devons-nous faire évoluer nos stratégies d’estimation et l’équilibre entre études déterministes des détails pour l’analyse des faiblesses et estimations globales moyennées ? La modélisation peut-elle apporter quelque chose de plus malgré les écueils récurrents ?

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F. Jimenez (AIRBUS).
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F. Paintendre (MBDA)
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Y. Revalor (Dassault Aviation)
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F. Paci (Safran Aircraft Engines)
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Mo2 – Modélisation des effets pyrotechniques

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Mo2 – Modélisation des effets pyrotechniques

F. Paintendre (MBDA)

Qui n’a jamais regardé s’élever une fusée dans les airs ? Ou vu la séparation des EAP d’Ariane 5 ? Ou peut-être le déclenchement du siège éjectable d’un avion de chasse ? Quoiqu’il en soit, ces exemples illustrent l’application aéronautique de la pyrotechnie, en particulier la science de la détonation des matériaux énergétiques et de leurs effets. Siège de phénomènes multi-physiques extrêmement rapides (chimique, mécanique, thermique, aérodynamique, acoustique, …), la modélisation des effets de la détonation est un exercice délicat. Quelles en sont les spécificités ? Quelles en sont les limites actuelles ? Quels sont les outils numériques à disposition ? Et les axes de développement futurs ?

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F. Jimenez (AIRBUS).
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Y. Revalor (Dassault Aviation)
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F. Paci (Safran Aircraft Engines)
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Mo1 – Science des Données pour la Maintenance Prédictive

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Mo1 – Science des Données pour la Maintenance Prédictive

F. Jimenez (AIRBUS).

Quantité de données est produite et stockée à chaque fois qu’un aéronef vole. Et plus celui-ci est récent, plus le volume et la variété de ces données sont conséquents. Le challenge est alors d’exploiter cette mine d’informations, conjointement à la connaissance des systèmes, afin de prédire les pannes et d’anticiper les actions de maintenance ainsi que leur impact sur les opérations. Les enjeux sont d’importance puisqu’il s’agit autant d’améliorer la sécurité des vols que d’augmenter la disponibilité des appareils et de réduire les coûts de maintien en conditions opérationnelles. Comment faire ? Quelles nouvelles technologies sont mises à contribution ? Et quelles sont les limites actuelles de la démarche ?

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F. Jimenez (AIRBUS).
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Y. Revalor (Dassault Aviation)
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F. Paci (Safran Aircraft Engines)
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Mo4 – Optimiser un processus de réparation structure : le choix de la modélisation

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Mo4 – Optimiser un processus de réparation structure : le choix de la modélisation

P. COLUCCI, (Dassault Aviation/DGSM)

Dans le cadre d’un contrat de maintien en condition opérationnelle, un avionneur doit maitriser ses processus de réparation et être capable de les optimiser. Le processus de réparation des pièces de structure est le plus complexe d’entre eux, présente une grande variabilité et nécessite l’intervention de nombreux acteurs. Chacun recherche l’optimisation de son intervention. Mais l’optimum global n’apparaît pas naturellement.

En quoi l’usage de la simulation aide-t-il à objectiver le besoin d’une optimisation de processus, et à faire adhérer les acteurs peu enclins par habitude à remettre en cause un processus éprouvé ?

Dans un second temps, la prise de conscience ouvre la possibilité de la recherche d’un optimum global robuste à la variabilité.

Quels types de modèles sont pertinents pour ces deux phases ?

N’existerait-il pas d’autres méthodes permettant d’aller plus directement à l’analyse et à l’optimisation de ce type de processus ?

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F. Paci (Safran Aircraft Engines)
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Mo3 – Conditionnement d’air dans les avions : modélisation des flux en cabine

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Mo3 – Conditionnement d’air dans les avions : modélisation des flux en cabine

C. THIBAUD (Airbus-Hambourg)

La présentation reviendra sur les aspects essentiels de la ventilation des cabines d’avion et montrera comment on peut s’assurer que la cabine reste un environnement sain où le risque d’infection est très faible, même en temps de pandémie. En particulier, on présentera les travaux de simulation entrepris lors du projet #KeepTrustinAirTravel.

Depuis des années, Airbus a développé un outil de modélisation performant qui permet de simuler les flux d’air et les variations spatiales et temporelles de température dans la cabine afin de s’assurer que la ventilation maximise le confort des passagers. La simulation du transport des particules a été ajoutée au modèle et est désormais utilisée pour analyser les risques d’infection.

Les résultats montrent que le risque de transmission des aérosols entre passagers est efficacement contrôlé par les caractères spécifiques de la ventilation des cabines d’avion, en particulier un taux élevé de renouvellement d’air, un flux d’air vertical et localisé sur une rangée de sièges et la présence de filtres à haute efficacité.

On pourra alors s’interroger sur les évolutions à venir de la conception et de la ventilation des cabines d’avion.

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