Projet ANR-11-MONU-0008 – UFO : Quantification des incertitudes pour la mécanique des fluides  et l'optimisation
Programme : Modèles Numériques (MN)
Année de financement : 2011
Coordinateur du projet : Monsieur Remi ABGRALL (INRIA Centre Bordeaux Sud-Ouest)
Partenaires : Conservatoire national des arts et métiers; Inria Centre Bordeaux - Sud-Ouest; Grenoble INP; Office national d'études et de recherches aérospatiales; PHI-MECA ENGINEERING
Montant : 804532.0 euros
Date de début : 2011
Durée : 36 mois
Résumé : Quantification d'incertitudes pour la mécanique des fluides compressibles et l'optimisationCe projet concerne la simulation et l’optimisation d'écoulements  en présence d'incertitudes dans les données ou les modèles. On ne considèrera que des méthodes non intrusives permettant de réutiliser simplement  des codes de calculs CFD existant, en particulier ceux des partenaires.
Quantification d'incertitudes pour l'aéronautique et l'énergieLes applications prévues dans ce projet relèvent du domaine des  transports (aéronautique) et de l’énergie. Les contraintes de coûts sur les programmes aéronautiques civils et militaires nécessitent une maîtrise des risques qui passe par une évaluation des incertitudes dès la phase de conception et jusqu'aux essais. Cette maîtrise participe aussi à l'amélioration de la sécurité, surtout pendant les essais en vol, par exemple grâce à une bonne prédiction du flottement. De façon analogue, dans le cadre des systèmes énergétiques les contraintes de plus en plus sévères sur l’efficacité et les émissions polluantes imposent des marges d’erreur de plus en plus restreintes sur les prédictions des performances des machines pour la conversion d’énergie.
Solveurs stochastiques et méta-modèles, Calibration par inférence bayésienne, Applications : optimisation robuste en Aérodynamique et EnergétiqueSolveurs Stochastiques et méta-modèles:Méthodes peu sensibles au choix de la pdf (méthodes non intrusives et semi-intrusives), Gestion d’un grand nombre d’aléas et construction de surfaces de réponseCalibration par inférence Bayésienne: Modèles de turbulence et état de l’art sur la calibration classique, Incertitudes de modélisation, méthodes bayésiennes pour le recalage et méthodes probabilistes inverses, Recalage de modèles de turbulence en gaz parfait ou denseApplications : optimisation robuste en Aérodynamique et EnergétiqueDéveloppement d’une plate-forme logicielle d’échange, Optimisation robuste en Aérodynamique externe, Optimisation robuste en Energétique
Résumé de la soumission : Ce projet concerne la simulation et l’optimisation d'écoulements  en présence d'incertitudes dans les données ou les modèles. On ne considèrera que des méthodes non intrusives permettant de réutiliser simplement  des codes de calculs CFD existant, en particulier ceux des partenaires. On se focalise  sur la gestion des incertitudes issues des modèles de turbulence pour des écoulements  en aérodynamique externe et associés aux modèles thermodynamiques pour des écoulements de fluides organiques denses employés dans certains procédés énergétiques. Sachant que les lois d'états des gaz organiques ainsi que les modèles optimaux de turbulence  pour une configuration donnée sont mal connus, il nous faut, à partir de résultats expérimentaux reconstruire les pdf des variables fluctuantes, les coupler aux codes de simulation afin de reproduire les résultats. Ceci  demande de maîtriser au moins trois aspects.Le nombre de variables fluctuantes pouvant être grand et de pdf  quelconques, il faut disposer  de  schémas numériques capables de gérer ces deux contraintes, et cela pour un système d'EDP très fortement non linéaire dont les solutions sont souvent discontinues et/ou chaotiques. On poursuivra le développement d'une méthode non intrusive précise et  insensible au choix des pdf et au développement de méthodes robustes et précises pour la reconstruction de surfaces de réponses. Ici,  le but de mieux comprendre le comportement du système et de générer des modèles réduits  permettant une réduction substantielle des temps de calcul. Le deuxième aspect considéré ici est l’applicabilité des approches bayésiennes à la prise en compte des incertitudes de modélisation et au recalage de paramètres en mécanique des fluides.Dans un premier temps, nous effectuerons une analyse critique de  méthodes existantes, employées principalement en mécanique des solides afin d'en déduire  une méthode originale  adaptée  aux  fluides. Partant d'un état de l’art des approches classiques  à la calibration de modèles de turbulence, nous établirons un cadre  adéquat pour la définition de l’incertitude de modélisation en turbulence, tenant compte des aspects paramétriques et des incertitudes sur l'expression du modèle. La solution de ce  problème délicat, très peu abordé, doit avoir un impact critique sur les applications. Il représente une prise de risque  évidente, et aussi une originalité forte   du projet. Ce cadre méthodologique permettra  de tester/évaluer les méthodes bayésiennes les plus appropriées pour déterminer les pdf a posteriori associées au modèle. Le recalage sera validé en employant les bases de données ONERA.Le dernier aspect  est applicatif. Une plateforme d'échange  commune aux partenaires, rassemblant les diverses méthodes développées au cours du projet et permettant un couplage aisé des logiciels et méthodes pré-existants, sera écrite en  python.  Les connaissances acquises seront appliquées à deux situations réalistes : un problème d’aérodynamique externe en régime transsonique et un problème d’aérodynamique interne intervenant pour  des générateurs d’énergie à partir de sources renouvelables.Les trois tâches seront réalisées de concert : il faut  garantir  que les méthodes développées dans la première tâche sont effectivement utilisables pour les stratégies numériques de la seconde et cela ne peut se faire que par validation sur les cas pratiques de la troisième, grâce à la plateforme d' échange. Les compétences des partenaires sont complémentaires. Tous ont  une expérience de la simulation et / ou de l’optimisation d’écoulements en présence d’incertitudes. Quatre d'entre eux  sont des spécialistes reconnus en CFD. L'autre  a une expérience industrielle en mécanique du solide de problèmes incertains possédant un grand nombre d'aléas et est reconnu dans cette communauté. Le souci du transfert (connaissances, enseignement, publications , industriel) est garanti par l'équilibre en nombre entre partenaires académiques et industriels.
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Perspectives : Il est encore un peu tôt, au moment où sont rédigées ces lignes, d'avoir une vision claire des perspectives
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