Projet ANR-14-CE23-0011 – PEPITO : Plan d'Expérience Pour l'Industrie du Transport et l'Optimisation
Programme : Données massives, connaissances, décision, calcul haute performance et simulation numérique (DS0708) 2014
Année de financement : 2014
Coordinateur du projet : Monsieur Manuel HENNER (Valeo Systèmes Thermiques)
Partenaires : INMODELIA; Laboratoire public; INTES FRANCE; Laboratoire public; Laboratoire public; Laboratoire public; Entreprise autre que TPE ou PME
Montant : 792025.0 euros
Date de début : 2014
Durée : 54 mois
Résumé : Les progrès récents en matière de simulation rendent son utilisation de plus en plus accessible, et les bureaux d’études sont donc passés de la simulation d’expert rare et coûteuse aux calculs d’ingénieur menés quotidiennement. Paradoxalement, la multiplication des données et des résultats obtenus finissent par accroître considérablement la tâche de celui qui doit les exploiter et en tirer le meilleur : la complexité s’est progressivement déplacée de la maîtrise de la simulation à la méthodologie d’optimisation pour des systèmes complets. Les questions que se pose aujourd’hui l’ingénieur sont relatives à ses facteurs d’études. A-t-il sélectionné les bons paramètres, y a-t-il des interactions négligées, son domaines d’étude est-il suffisamment large ? Son modèle est-il précis, fiable ? En définitive a-t-il les moyens de conduire une optimisation jusqu’à son extrémum…
Le projet PEPITO a pour objectif d’expérimenter une démarche extrême basée sur le calcul intensif et multiphysique, la paramétrisation de la géométrie et de la simulation, la conduite de plans d’expériences à grand nombre de facteurs et la recherche d’optima dans des domaines à grandes dimensions. L’ambition est de contribuer au développement de la science permettant de traiter et d’exploiter pleinement le flux de données issus de la simulation intensive, en proposant des outils pour l’évaluation des effets paramétriques, pour l’exploration de domaine des solutions ou même pour traiter la robustesse et/ou la fiabilité.
L’optimisation concernera les turbomachines proposées par les industriels. Elle s’appuiera sur la construction de surfaces de réponse avec des estimatifs d’incertitudes et sur des techniques de recherches multi-objectifs, avec ou sans contrainte, dans des domaines très larges et à très grandes dimensions (jusqu’à 60 paramètres).
Il est attendu des résultats novateurs sur les plans d’expériences, l’analyse de sensibilité, la réduction de dimension, la méta-modélisation par krigeage, co-krigeage et réseaux de neurones et de manière générale la conduite des essais numériques quand ceux-ci sont coûteux et longs et requièrent l’emploi de calculateurs haute-performance.
Des développements seront conduits dans le domaine de la simulation multiphysique des machines tournantes. La problématique de la précision et la fiabilité des calculs devra être soigneusement étudiée, en particulier pour les géométries irrégulières issues de jeux de paramètres indépendants. Les résultats de CFD seront exploités  par des modèles analytiques développés spécifiquement pour la prédiction acoustique des sources dipolaires ou quadripolaires. Enfin, des avancées sont attendues dans le calcul des modes propres dans un domaine tournant, et l’interaction avec le fluide sera employée pour la mécanique et la vibro-acoustique. 
Les stratégies de simulation intensive seront explorées sur des calculateurs haute performance (2.000.000 d’heures ou 125 processeurs pendant 2 ans), en ayant recours à une automatisation complète du processus, en recherchant les optima liant le maillage, le solveur, la parallélisation et l’architecture de la machine. Des techniques novatrices utilisant le calcul paramétré et les dérivées pour la reconstruction de base de données seront employées pour leur richesse d’informations permettant des réductions de coûts de simulation.
La mise en application des résultats de ces recherches entend démontrer leur complémentarité, pour l’optimisation multiphysique des turbomachines dans des domaines à grandes dimensions. 
Une synthèse des travaux académiques et des retours d’expériences entre statisticiens et physiciens sera proposée à l’issue du projet, et la plus-value  industrielle des méthodes de simulation et d’optimisation sera également évaluée en termes de coût, de qualité et de délai.