Design optimal et mécanique des fluides numérique

Responsable(s) Christophe CORRE, Stéphane AUBERT
Cours ⋅ 16 hBE ⋅ 16 h

Objectifs de la formation

L'AF est dédiée à la présentation et à la mise en œuvre d'un éventail de techniques numériques actuellement utilisées par l'ingénieur pour la conception optimale de dispositifs fluidiques (optimisation de forme, choix optimal de paramètres de conception géométriques ou non). Le cours présente deux points originaux principaux :

  • les techniques présentées sont systématiquement reliées aux outils de simulation fluide à la disposition de l'ingénieur en distinguant les outils ouverts (modifiables par l'ingénieur) et fermés (codes commerciaux).
  • la présentation est structurée en retenant comme fil conducteur la quantité d'informations à la disposition de l'ingénieur pour résoudre le problème de conception optimale.

Mots-clés

optimisation à base de gradient, approche adjointe, recherche directe, optimisation multi-objectifs idéale, algorithmes génétiques, métaheuristiques, modèles substituts, optimisation robuste

Programme

  1. Optimisation utilisant le gradient en CFD. Estimation par différences finies et approche adjointe. Extension à des problèmes multi-objectifs. BE#1 & #2 : résolution de problèmes modèles puis complexes.
  2. Optimisation sans gradient. De la recherche directe aux métaheuristiques. Optimisation multi- objectifs idéale. BE#3, #4 &#5 : résolution de problèmes modèles puis complexes (échangeur de chaleur, parc éolien) ; démarrage du projet.
  3. Construction de modèles substituts pour des objectifs à coût élevé. BE#6, #7 : résolution d’un problème d’optimisation de forme ou de maximisation de puissance.
  4. Concept d’optimisation robuste. Quantification et propagation d’incertitudes (Chaos Polynomial). BE #8 : optimisation robuste d'un problème précédemment traité en BE.

Compétences visées

  • Posséder une vision d’ensemble de problèmes-clefs actuels de conception optimale en aéronautique et en énergétique
  • Savoir sélectionner et mettre en œuvre une démarche d’optimisation adaptée au problème d’ingénierie à résoudre
  • Savoir utiliser un modèle substitut pour limiter le coût d'une optimisation
  • Savoir prendre en compte les incertitudes présentes sur certains paramètres de conception

Évaluation

Note = 50% savoir + 50% savoir-faire Note de savoir = 100% examen terminal Note de savoir-faire = 100% projet