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

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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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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Mo2 – Flux de passagers et nouvelles contraintes sanitaires

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Mo2 – Flux de passagers et nouvelles contraintes sanitaires

R. DEROO-MASSON (DGAC)

Les flux de passagers dans les aéroports étaient déjà un sujet regardé avec attention (enregistrement, sûreté, déplacements…) via des indicateurs de qualité de service, de débit ou de temps de trajet. Mais haut lieu de brassage de la population, la gestion de ces flux a pris une dimension supplémentaire en 2020 avec la nécessité de garantir la sécurité sanitaire des passagers et des personnels en pleine pandémie de COVID-19. Les outils de modélisation et de simulation aéroportuaire utilisés très largement au sein de la communauté aéroportuaire pour la planification comme pour la gestion tactique, sont en première ligne pour anticiper et optimiser l’impact des nouveaux dispositifs sanitaires.

Quelles nouvelles problématiques ont vu le jour ? Comment les outils de modélisation et de simulation peuvent être utilisés pour répondre aux nouvelles exigences sanitaires ? Quels résultats peuvent-être attendus ? 

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Mo1 – Ingénierie des Systèmes basée sur des modèles

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Mo1 – Ingénierie des Systèmes basée sur des modèles

R. FAUDOU (Samares Engineering)

Depuis une dizaine d’années, la méthodologie de conception « MBSE » (pour « Model Based System Engineering ») a gagné ses lettres de noblesse, transformant la manière de définir, concevoir et valider des systèmes de plus en plus complexes. A tel point que même le Department of Defense américain (ou DoD), dans une publication de Juin 2018 intitulée « Digital Engineering Strategy », en fait la promotion pour ses nouveaux programmes.

Mais qu’est-ce exactement que ce MBSE dont tout le monde parle ? Quels en sont les réels avantages ? Et quelles contraintes nouvelles cette méthodologie entraine-t-elle ?

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Mo4- Conception collaborative de systèmes avion à l’aide des simulations cyber-physiques multi-systèmes.

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Mo4- Conception collaborative de systèmes avion à l’aide des simulations cyber-physiques multi-systèmes.

E.THOMAS, DASSAULT AVIATION.

​la présentation expliquera les enjeux et les difficultés liés à l’analyse du comportement de systèmes avion dans le but d’aider à leur conception et optimisation globale. Ces systèmes sont des systèmes dits « complexes » du fait qu’ils impliquent de nombreux sous-systèmes interconnectés, et souvent hétérogènes, conçus par de multiples partenaires industriels. L’exposé décrira les enjeux, les besoins, les problématiques et les outils et processus mis en place pour arriver à cet objectif ; ainsi que les axes d’améliorations envisagés.

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Mo3 – Continuité numérique et gestion des données des simulations du domaine mécanique chez Airbus.

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Mo3 – Continuité numérique et gestion des données des simulations du domaine mécanique chez Airbus.

O.DUKIC, AIRBUS

Dans le domaine mécanique, le processus de développement Airbus amène à produire d’énormes quantités de données de simulations. L’effet silo empêche une continuité fluide et gêne l’assurance de cohérence de ces données et de leurs échanges.

Un challenge clé pour Airbus dans les années à venir est d’intégrer efficacement ces simulations du domaine mécanique dans un environnement commun qui permettra et facilitera la continuité numérique de nos données de simulation.

Comment relever un tel challenge de manière à améliorer notre efficacité et qualité ?

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