Mo2 – Modélisation des processus de fabrication

Mo2 – Modélisation des processus de fabrication

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Mo2 – Modélisation des processus de fabrication

Patrick De LUCA (ESI)

Simuler pour comprendre. Simuler pour anticiper. Simuler pour maitriser et optimiser les performances. Cela parait naturel pour la conception d’un produit. Et cela l’est devenu également pour sa fabrication.

D’abord portée par la nécessité de maitriser les propriétés mécaniques et métallurgiques lorsque le matériau et la pièce sont fabriqués en même temps (matériaux composites, fonderie des alliages à haute résistance…), la simulation s’est déployée pour optimiser les procédés afin d’en garantir la précision et la robustesse. Spécifiquement pour le secteur aéronautique, la simulation joue un rôle clé pour rendre les procédés et les processus de fabrication compatibles avec les besoins en montée en  cadence, les exigences de maitrise des coûts et à la fois les exigences en terme de production éco-responsable et de développement durable (compliance REACH, élimination des rebus, robotisation des taches pénibles, ergonomie des postes de travail, etc…).

Explorons les différentes approches mises en œuvre pour la simulation des procédés de fabrication, allant du processus élémentaire au niveau pièce, à la livraison finale en sortie de chaine. Quels sont les gains observés ? Et quels sont les limitations actuelles rencontrées ?

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Mo1 – Modélisation de la turbulence pour l’aérodynamique appliquée: défis et perspectives

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Sébastien DECK (ONERA)

Navier-Stokes, Latice-Boltzman, couches limites, super et hypersonique, où en est la modélisation de la modélisation au 21ème siècle ? Quels sont les progrès réalisés ces dernières années ? Qu’ont-ils rendus possibles et pourquoi ? Un bilan étant établi, qu’en est-il de l’avenir ? Quels sont les domaines qui résistent ?

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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.

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Mo3 – Modélisation de l’acoustique interne des avions

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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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Mo2 – Modélisation des effets pyrotechniques

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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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Mo1 – Science des Données pour la Maintenance Prédictive

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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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