Brevet FR3161775A1 — publié le 20251031

La présente invention concerne un procédé de fabrication d’une aube de turbomachine, comprenant des étapes de : Génération (S1), par un réseau de neurones et à partir d’une valeur de référence d’un premier paramètre (P1) caractéristique de l’aube, de données représentatives d’un ensemble de géométries candidates pour l’aube, les données comprenant, pour chaque géométrie candidate, une valeur du premier paramètre (P1) satisfaite par la géométrie candidate et vérifiant une condition de proximité avec la valeur de référence ; à partir des données représentatives générées par le réseau de neurones, détermination (S2) d’une géométrie de l’aube satisfaisant au mieux une valeur d’un deuxième paramètre (P2) caractéristique de l’aube, le deuxième paramètre (P2) caractéristique de l’aube étant différent du premier paramètre (P1) caractéristique de l’aube ; fabrication (S3) de l’aube de turbomachine selon la géométrie de l’aube déterminée. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé de fabrication d’aube de turbomachine utilisant un réseau de neurones La présente divulgation se rapporte au domaine général des procédés d’aide à la conception de profils de pièces de turbomachines, en particulier de pièces présentant un profil aérodynamique telles que les aubes de turbomachines. ETAT DE LA TECHNIQUE La fabrication de pièces de turbomachines, et en particulier la fabrication de nouvelles pièces présentant un profil aérodynamique, telles que des aubes de turbines ou de compresseurs, est un procédé long et complexe. Lorsque la turbomachine est en fonctionnement, les aubes sont soumises à un écoulement d’un flux de gaz dans une veine d’écoulement. Le profil aérodynamique des aubes, défini par leur géométrie, affecte directement les performances de la turbomachine. Ainsi, l'optimisation de forme est un domaine de recherche très actif en raison d'un fort intérêt industriel. La géométrie de l’aube doit respecter des contraintes opérationnelles et structurelles, par exemple elle doit permettre que la pièce fabriquée supporte une certaine vitesse de rotation, et résiste à des efforts importants et à des températures élevées. La géométrie doit aussi satisfaire des contraintes d’installation, par exemple la hauteur maximale admissible de l’aube doit respecter le dimensionnement de la veine d’écoulement où elle est fixée ou mobile en rotation. L’objectif d’une étape de conception est de fournir une géométrie répondant à des critères de performance requis, tout en respectant ces différentes contraintes techniques, de sorte qu’elle puisse être fabricable. De manière générale, les procédés de conception existants permettent d’obtenir une unique géométrie d’aube, vérifiant un critère de performance choisi, et satisfaisant des contraintes techniques. Pour optimiser la géométrie, il est nécessaire de définir la représentation de la géométrie, par exemple, explicite, implicite, paramétrée, et de choisir l'algorithme d'optimisation. En effet, l’obtention de la géométrie optimale dépend d’une paramétrisation de la géométrie de l’aube et de l’algorithme d’optimisation choisi. Un exemple classique d’algorithme d’optimisation est une méthode basée sur un calcul de gradient, représentant la sensibilité du critère de performance à optimiser par rapport à la paramétrisation de la géométrie de l’aube. En modifiant la paramétrisation par itération, on peut obtenir une géométrie optimale, c’est-à-dire correspondant à un optimum du critère de performance. Toutefois, cette obtention est très coûteuse car elle nécessite à chaque itération résoudre les équations de la physique en jeu par des calculs complexes de dynamique des fluides (« computational fluid dynamics » ou CFD selon la terminologie anglosaxonne) et de réaliser de nombreux calculs de gradients. Elle est également incertaine car il est impossible de prévoir le nombre d’itérations nécessaires à l’obtention de la géométrie optimale, qui dépend fortement des conditions initiales. Ainsi, pour obtenir une variété de géométries d’aubes respectant les contraintes techniques et satisfaisant le critère de performance, il est nécessaire de réitérer plusieurs fois le procédé d’optimisation à partir de plusieurs conditions initiales différentes. D’autres méthodes d’optimisation sans gradient ont aussi été proposées, par exemple des algorithmes d’apprentissage par renforcement. Toutefois ces méthodes d’optimisation sont conditionnées par le critère de performance choisi, et ne permettent pas d’obtenir rapidement une variété de géométries satisfaisant différents critères de performance. Ainsi, avant de pouvoir fabriquer l’aube, de nombreuses itérations sont nécessaires entre les différents bureaux d’étude. Des méthodes d’optimisation basées sur l’inférence bayésienne ont également été proposées. Elles permettent d’obtenir une variété de géométries, sous forme de distribution, pour un critère de performance choisi. Toutefois, elles nécessitent de réaliser un nouvel échantillonnage lorsqu’on change de critère de performance ou lorsqu’on modifie une contrainte technique. La convergence du procédé d’optimisation pouvant être lente, cette solution n’est pas satisfaisante pour répondre aux enjeux industriels. Ainsi, il n’existe pas de méthodes efficaces et rapides pour générer une grande variété de profils d’aubes respectant des contraintes techniques, permettant de déterminer un profil d’aube satisfaisant des critères de performances. En particulier, il n’existe pas de procédé de conception d’aubes de turbomachine, permettant d’obtenir directement un ensemble de géométries compatibles avec les contraintes techniques, avec un nombre prédéfini d’étapes de calculs, et donc un coût limité, afin de fabriquer une aube de turbomachine déterminée selon des critères physiques. Un but du procédé proposé est de faciliter la conception et la fabrication d’une nouvelle géométrie d’aube de turbomachine vérifiant des contraintes géométriques et satisfaisant des critères de performance. Ce but est atteint par un procédé de fabrication d’une aube de turbomachine, comprenant des étapes de : génération, par un réseau de neurones et à partir d’une valeur de référence d’un premier paramètre caractéristique de l’aube, de données représentatives d’un ensemble de géométries candidates pour l’aube, les données comprenant, pour chaque géométrie candidate, une valeur du premier paramètre satisfaite par la géométrie candidate et vérifiant une condition de proximité avec la valeur de référence, à partir des données représentatives générées par le réseau de neurones, détermination d’une géométrie de l’aube satisfaisant au mieux une valeur d’un deuxième paramètre caractéristique de l’aube, le deuxième paramètre caractéristique de l’aube étant différent du premier paramètre caractéristique de l’aube, fabrication de l’aube de turbomachine selon la géométrie de l’aube déterminée. Le réseau de neurones du procédé selon la présente divulgation permet de générer rapidement des profils d’aubes de turbomachines qui respectent des contraintes techniques prédéfinies, par un conditionnement sur la valeur du premier paramètre caractérisant l’ensemble de géométries candidates parmi lesquelles on détermine une géométrie qui sera ensuite fabriquée. La géométrie déterminée satisfait une valeur du deuxième paramètre. Le procédé permet de contourner des limitations des procédés existants en permettant un accès rapide à des données représentatives d’un ensemble de géométries candidates pour l’aube de turbomachine, conditionnées par une pluralité de paramètres, correspondant à des critères de performances et des contraintes techniques. Le coût en calcul du procédé proposé pour générer plusieurs géométries respectant un ensemble de contraintes, correspondant à la vérification de la condition de proximité avec la valeur de référence du premier paramètre est plus faible à celui des méthodes existantes. En effet, l’usage d’un tel réseau de neurones permet d’éviter de mettre en œuvre des procédés d'optimisation géométrique nécessitant de nombreuses simulations de mécanique des fluides (CFD) et des calculs de gradients. Cela permet d’explorer des géométries candidates de manière plus rapide, et de déterminer simplement la géométrie qui sera fabriquée, en fonction de la valeur du deuxième paramètre. Le procédé de fabrication est moins biaisé en ce que la géométrie déterminée est choisie parmi une large variété de géométries candidates et satisfait la valeur du deuxième paramètre. L'invention est avantageusement complétée par les caractéristiques suivantes, prises individuellement ou en l’une quelconque de leurs combinaisons techniquement possibles : le deuxième paramètre est un critère de performance, notamment choisi parmi : un taux de compression, et une efficacité fluidodynamique ; le premier paramètre est une contrainte géométrique de l’aube de turbomachine, notamment choisi parmi : une longueur, une vitesse de rotation, une pression, un débit massique ; le réseau de neurones met en œuvre un modèle de diffusion pour générer les données représentatives ; le réseau de neurones génère les données à partir de N valeurs de référence respectives de N premiers paramètres caractéristiques de l’aube qui sont différents, les données représentatives comprenant, pour chaque géométrie candidate, N valeurs respectives des N premiers paramètres qui sont satisfaites par la géométrie candidate et qui vérifient des conditions de proximité respectives avec les N valeurs de référence ; les données représentatives comprennent, pour chaque géométrie candidate, une représentation latente de la géométrie candidate, la représentation latente étant de dimension plus réduite que des données représentatives d’un maillage de la géométrie candidate, et dans lequel la détermination de la géométrie de l’aube comprend la détermination de données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube à partir de la représentation latente ; la détermination des données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube comprend une opération inverse à une analyse en composantes principales, l’opération inverse étant appliquée à la représentation latente de la géométrie de l’aube ; la détermination des données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube est mise en œuvre par un auto-encodeur. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La FIG. 1 est un organigramme d’étapes d’un procédé de fabrication selon un mode de réalisation. La FIG. 2 est une représentation schématique de distributions de valeurs de trois paramètres caractéristiques de l’aube, obtenues à partir de l’ensemble de géométries candidates générées par le réseau de neurone, dans un mode de réalisation où le réseau de neurones comprend un modèle génératif non conditionné. La FIG. 3 , la FIG. 4 et la FIG. 5 sont des représentations schématiques de distributions de valeurs de trois paramètres caractéristiques de l’aube, obtenues à partir de l’ensemble de géométries candidates générées par le réseau de neurone, dans plusieurs modes de réalisation. La FIG. 6 est une représentation schématique d’un mode de réalisation du procédé de fabrication. La FIG. 7 est une représentation schématique des étapes d’obtention d’une base de données d’apprentissage pour entrainer le réseau de neurones, dans un exemple de réalisation. La FIG. 8 est une représentation schématique de sous-étapes d’une étape de transformation géométrique de maillages dans l’exemple de réalisation de la FIG. 6 . La FIG. 9 est une représentation schématique des étapes d’apprentissage du réseau de neurones, dans un mode de réalisation où le réseau de neurones met en œuvre un modèle de diffusion. Sur l’ensemble des figures, les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION De nouvelles géométries d’aubes de turbomachines sont, de manière connue en soi, généralement fabriquées après une obtention d’une géométrie par conception assistée par ordinateur. De manière générale, un dispositif de conception comprend un processeur, permettant d’exécuter des instructions de programme d’ordinateur, et une mémoire, qui permet de stocker le programme d’ordinateur. La mémoire permet également le stockage de données, par exemple le stockage de base de données représentatives de géométries d’aubes de turbomachine. Le programme d’ordinateur comprend les instructions permettant la mise en œuvre d’un procédé de conception tel que décrit par la suite. En particulier, il peut contenir les données caractéristiques d’un réseau de neurones entrainé pour la génération de données représentatives de géométries d’aube de turbomachine. Le réseau de neurones est représenté par une succession de couches effectuant des opérations sur des entrées pondérées par des poids (« weights »). L’ensemble des valeurs des poids peut être stocké dans la mémoire, et accessible par le programme d’ordinateur, afin de permettre la mise en œuvre du procédé de conception. La FIG. 1 illustre schématiquement les étapes du procédé de fabrication selon un mode de réalisation. Ce procédé comprend les étapes suivantes. Le procédé de fabrication comprend d’abord des étapes de conception d’une géométrie d’aube. La première étape S1 du procédé est la génération, par le réseau de neurones et à partir d’une valeur de référence d’un premier paramètre caractéristique de l’aube, de données représentatives d’un ensemble de géométries candidates pour l’aube de turbomachine, les données comprenant, pour chaque géométrie candidate, une valeur du premier paramètre satisfaite par la géométrie candidate et vérifiant une condition de proximité avec la valeur de référence. Généralement, et de manière connue en soi, une géométrie d’aube de turbomachine est associée à une pluralité de paramètres caractéristiques. Les paramètres caractéristiques peuvent caractériser la forme c’est-à-dire la géométrie tridimensionnelle de l’aube de turbomachine. Par exemple, un paramètre caractéristique peut correspondre à un volume de l’aube ou à une longueur caractérisant une dimension de l’aube. L’aube s’étendant entre un pied et un sommet, une telle longueur peut être une hauteur de l’aube, c’est-à-dire la distance entre le pied et le sommet de l’aube, ou encore une épaisseur de l’aube, caractérisant l’encombrement de l’aube dans une veine d’écoulement de la turbomachine. Dans le cas où la géométrie de l’aube est générée par une courbe génératrice paramétrisée, les paramètres caractéristiques peuvent comprendre des paramètres de la courbe génératrice. Les paramètres caractéristiques peuvent caractériser des contraintes liées à l’utilisation de l’aube, par exemple correspondre à des grandeurs représentatives de son fonctionnement. Notamment, les paramètres peuvent caractériser des conditions d’écoulement auxquelles est soumise l’aube en utilisation, par exemple le débit massique d’un flux de gaz s’écoulant dans la veine d’écoulement, une valeur de température ou de pression en un point de l’aube, ou encore une vitesse de rotation d’une partie rotorique de la turbomachine sur laquelle est fixée l’aube. De plus, les paramètres caractéristiques peuvent également caractériser des performances attendues par l’aube au cours de son utilisation, c’est-à-dire correspondre à un critère de performance de l’aube. Les critères de performance peuvent concerner par exemple un rapport entre compression et expansion, aussi appelé taux de compression, ou une efficacité fluidodynamique. Plus précisément, les critères de performance peuvent être calculés à partir du champ de mouvement induit par la géométrie de l'aube. Pour une géométrie choisie de l’aube de turbomachine, on peut faire varier indépendamment une condition d'entrée donnée du flux de gaz, c'est-à-dire des valeurs fixées de pression, vitesse et température du flux de gaz incident, une condition de fonctionnement du rotor, par exemple la vitesse de rotation, et une géométrie de la veine d’écoulement. La géométrie de l’aube dévie le flux de gaz s’écoulant dans la veine, ce qui induit une accélération ou un ralentissement. Les variations de vitesses induites génèrent une diminution ou une augmentation de pression. Par des simulations numériques, il est possible de déterminer le champ de mouvement induit par la géométrie de l'aube. On peut ensuite associer à une géométrie donnée des critères de performance d'intérêt pour répondre aux enjeux industriels, par exemple, le taux de compression ou l'efficacité. Le taux de compression correspond à la différence de pression en amont et en aval de l'aube normalisée par rapport à la pression en amont. L'efficacité dépend de la variation d'entropie de l'écoulement entre l'amont et l'aval de l'aube causée par les pertes fluidodynamiques. Ainsi, lors de la conception d’une nouvelle géométrie d’aube de turbomachine, les simulations numériques peuvent permettre d’estimer la valeur des critères de performance de l’aube dans des conditions d’écoulement fixées. Afin de mettre en œuvre le procédé selon la présente divulgation, il convient de sélectionner au moins un premier paramètre caractéristique et un deuxième paramètre caractéristique, parmi les différents paramètres caractérisant une géométrie d’aube. Une valeur de référence est choisie pour le premier paramètre. La valeur de référence permet un conditionnement de la génération par le réseau de neurones d’un ensemble de géométries candidates pour l’aube de turbomachine. Plus précisément, on entend par « conditionnement » que la valeur de référence est fournie en entrée du réseau de neurones, et a un impact sur la sortie du réseau de neurones. Ici, la valeur de référence contraint le réseau de neurones, en ce que la valeur du premier paramètre satisfaite par chaque géométrie candidate générée doit vérifier une condition de proximité avec la valeur de référence. Plus précisément, chaque géométrie d’aube de turbomachine étant associée à une valeur pour le premier paramètre, il est possible d’obtenir la distribution des valeurs du premier paramètre pour les géométries candidates générées par le réseau de neurones. La condition de proximité peut correspondre à un écart-type de la distribution des valeurs du premier paramètre ainsi obtenue, par exemple. L’ensemble des géométries candidates de l’aube auront ainsi une valeur du premier paramètre comprise dans un intervalle centré en la valeur de référence avec une certaine probabilité. Typiquement, le premier paramètre correspond à une contrainte géométrique de l’aube. De préférence, le conditionnement de la génération par le réseau de neurones des données représentatives de l’ensemble de géométries candidates pour l’aube de turbomachine se fait selon une pluralité de paramètres, représentant à la fois des contraintes géométriques et des critères de performance attendue. Par exemple, cela permet de garantir que la géométrie déterminée lors d’une deuxième étape du procédé permet à l’aube de satisfaire des critères de performance attendus. Par exemple, le réseau de neurones peut générer des données représentatives d’un ensemble de géométries candidates à partir de N valeurs de référence respectives de N premiers paramètres caractéristiques de l’aube de turbomachine. Les données comprennent pour chaque géométrie candidate, N valeurs respectives des N premiers paramètres qui sont satisfaites par la géométrie candidate et qui vérifient des conditions de proximité respectives avec les N valeurs de référence. Plus généralement, le réseau de neurones peut être conditionné par une fonction police dépendant des N valeurs de référence respectives des N premiers paramètres caractéristiques représentatifs de contraintes géométriques et de critères de performance de l’aube de turbomachine. Par exemple, la fonction police peut être une combinaison linéaire de valeurs normalisées des N valeurs de référence respectives. La deuxième étape S2 du procédé est la détermination d’une géométrie de l’aube à partir des données représentatives générées par le réseau de neurones lors de la première étape S1. La géométrie déterminée satisfait au mieux une valeur d’un deuxième paramètre caractéristique de l’aube. Le deuxième paramètre caractéristique de l’aube est différent du premier paramètre caractéristique de l’aube. On entend par « au mieux » que la géométrie est déterminée de sorte à être associée à une valeur du deuxième paramètre égale à ou proche d’une valeur choisie, dans un certain intervalle, par exemple une plage de 10% autour de la valeur choisie, de préférence une plage de 1% par rapport à la valeur choisie. De préférence, les données générées par le réseau de neurones comprennent, pour chaque géométrie candidate, une valeur du deuxième paramètre. Ainsi, pour l’ensemble des géométries candidates, il est possible d’obtenir simplement une distribution des valeurs du deuxième paramètre. Il est possible de déterminer la géométrie de l’aube de sorte qu’elle présente une valeur du deuxième paramètre caractéristiquevérifiant un critère d’optimalité. Le critère d’optimalité peut être par exemple une valeur extrémale du deuxième paramètre au sein de la distribution obtenue, par exemple le maximum. De manière générale, le deuxième paramètre peut correspondre à un critère de performance de l’aube. Le critère d’optimalité peut être d’avoir une valeur du deuxième paramètre supérieure à un seuil de performance attendu, par exemple imposé par une norme. La détermination de la géométrie de l’aube peut se faire par un algorithme d’optimisation, par exemple méthode du gradient, pour déterminer parmi l’ensemble de géométries candidates une géométrie qui satisfait la valeur du deuxième paramètre. La troisième étape S3 du procédé est la fabrication de l’aube de turbomachine, selon la géométrie déterminée lors de la deuxième étape S2. L’aube de turbomachine peut être fabriquée par différentes méthodes de fabrication. De manière connue en soi, l’aube peut être obtenue par usinage, par moulage ou par fabrication additive, et notamment intégrer des matériaux composites. A titre illustratif, on considère un procédé de fabrication d’une aube de turbomachine dépendant de trois paramètres d’intérêt. Le premier paramètre est représentatif d’un débit massique, correspondant à des conditions d’écoulement. Le deuxième paramètre est représentatif d’un taux de compression et le troisième paramètre d’une efficacité fluidodynamique, et correspondent à des critères de performances. On représente sur les figures 2 à 5 des distributions de valeurs pour les trois paramètres, obtenues à partir des valeurs de paramètres caractérisant l’ensemble des géométries candidates générées par le réseau de neurones. Plus précisément, les distributions en trait noir correspondent à des distributions calculées à partir d’une base de données de référence et sont identiques sur les figures 2 à 5. Les distributions grisées correspondent à des distributions de valeurs des paramètres obtenues en utilisant différentes conditions de proximité pour la génération de données par le réseau de neurones. De manière connue en soi, les données représentatives de géométrie d’aubes de turbomachine de la base de données de référence (test) ne sont pas utilisées lors de l’entrainement du réseau de neurones. Toutefois, la base de données de référence est représentative d’un plan d’expérience utilisé pour générer l’ensemble complet des données représentatives. La FIG. 2 représente des distributions de paramètres pour des géométries candidates générées par le réseau de neurones en l’absence de conditionnement sur la valeur du premier paramètre. Lorsqu’on ne conditionne pas la génération de l’ensemble de géométries candidates en n’imposant aucune condition de proximité avec la valeur de référence du premier paramètre, ou plus généralement des autres paramètres associés à la géométrie de l’aube de turbomachine, on observe des distributions de valeurs pour l’ensemble de géométries candidates semblables à celles obtenues à partir des géométries de la base de données de référence. Une similitude entre les distributions obtenues par le réseau de neurones et celles obtenues à partir des géométries de la base de données de référence (test) témoigne d'un fonctionnement correct du réseau de neurones. Toutefois, il est avantageux de conditionner le réseau de neurones en fonction de la valeur de référence choisie pour le premier paramètre. Le réseau de neurones étant entrainé pour générer les données comprenant, pour chaque géométrie candidate, la valeur du premier paramètre satisfaite par la géométrie candidate, on peut facilement obtenir la distribution de valeurs du premier paramètre pour l’ensemble des géométries générées. Comme illustré sur la FIG. 3 , on obtient une distribution des valeurs du premier paramètre centrée en la valeur de référence. La détermination d’une géométrie peut se faire en sélectionnant une géométrie candidate dans un sous ensemble de géométrie candidates présentant une valeur de taux de compression et une valeur d’efficacité égale (ou supérieure) à des seuils respectifs, par exemple. En modifiant la condition de proximité avec la valeur de référence, il est également possible de modifier l’intensité du conditionnement, de sorte à réduire l’impact de la valeur de référence du premier paramètre dans la génération des géométries candidates. Cela est illustré sur la FIG. 4 . On observe que l’écart-type de la distribution du premier paramètre est toujours centrée en la valeur de référence choisie, mais que l’écart type de la distribution est plus important. Cela modifie également les distributions pour les valeurs des autres paramètres caractéristiques. Comme expliqué précédemment, il est également possible de conditionner la génération des géométries candidates en fonction d’une pluralité de paramètres. Dans l’exemple de réalisation illustré en FIG. 5 , on conditionne la génération des géométries candidates par le réseau de neurones en fonction de valeurs de référence pour le premier et le troisième paramètre. Les distributions calculées des valeurs du premier et du troisième paramètre sont centrées sur la valeur de référence choisie comme attendu. La distribution du deuxième paramètre est avantageusement obtenue directement à partir des données générées par le réseau de neurones. On peut ensuite déterminer (étape S2) la géométrie de l’aube comme la géométrie candidate présentant la valeur correspondant au taux de compression maximal, puis fabriquer (étape S3) une aube de turbomachine présentant cette géométrie. La FIG. 6 représente schématiquement les étapes S1, S2 et S3 dans un mode de réalisation du procédé ne dépendant que d’un premier paramètre P1 et d’un deuxième paramètre P2. Le premier paramètre P1 d’entrée (par exemple le débit massique), est utilisé pour conditionner la génération de géométries d’aubes de turbomachine par le réseau de neurones. Dans ce mode de réalisation, les données représentatives de l’ensemble des géométries candidates contiennent, pour chaque géométrie candidate, une valeur du premier paramètre, une valeur du deuxième paramètre et un maillage. La condition de proximité est que les valeurs du premier paramètre satisfaites par les géométries candidates vérifient une distribution centrée réduite autour de la valeur de référence D. Une distribution pour les valeurs du deuxième paramètre P2 peut être obtenue à partir de l’ensemble de géométries candidates généré par le réseau de neurones à l’étape S1. Par exemple le deuxième paramètre P2 est un critère de performance, notamment l’efficacité fluidodynamique de la géométrie. On détermine lors de la deuxième étape S2 la géométrie candidate associée à la valeur maximale E* du deuxième paramètre P2. La géométrie de l’aube de turbomachine satisfait ainsi le critère de performance représenté par un critère d’optimalité sur le deuxième paramètre P2, tout en satisfaisant au mieux la contrainte géométrique (conditions d’écoulement) représentée par le premier paramètre P1. Comme il ressort de ce qui précède, la flexibilité du réseau de neurones permet de conditionner la génération des données par rapport à un ou plusieurs paramètres, de changer la valeur du conditionnement en modifiant la valeur de référence donnée en entrée pour le premier paramètre, et avantageusement de pouvoir modifier l'intensité du conditionnement en modifiant la condition de proximité avec la valeur de référence. De manière avantageuse, le réseau de neurones ne nécessite pas d’être de nouveau entrainé lorsqu’on change les conditions d’écoulement auxquelles est soumise l’aube par exemple. Cela permet un gain de temps lors des étapes de conception. Il est également particulièrement intéressant d’obtenir rapidement différentes géométries satisfaisant les contraintes techniques, pour différents critères de performance. En effet, le choix d’une géométrie résulte d’un compromis entre les différents critères de performance, et nécessite généralement l’intervention d’un expert, ce qui induit un biais important. Ce biais est évité dans le procédé décrit. Architecture du réseau de neurones Selon la présente divulgation, le réseau de neurones peut être entrainé à partir d’une base de données d’apprentissage comprenant des résultats de simulations de mécanique des fluides (CFD). La génération des données représentatives de géométries candidates pour l’aube de turbomachine conditionnée par la valeur de référence du premier paramètre est basée sur des modèles génératifs en apprentissage profond (ou « deep generative models » dans la terminologie anglaise). Ainsi, le réseau de neurones du procédé est capable de générer de nouvelles géométries d’aube similaires aux géométries d’aubes de la base de données d’apprentissage. De manière avantageuse, le modèle génératif permet de générer une pluralité de géométries d’aubes de turbomachine, pouvant satisfaire des critères différents, sans nécessiter de ré-entrainer le réseau de neurones. Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones met en œuvre un modèle de diffusion pour générer les données. La mise en œuvre d’un modèle de diffusion comme modèle génératif s’est avérée plus efficace en termes de qualité des géométries d’aubes générées et d'efficacité numérique lors des étapes d’apprentissage et d’inférence du modèle génératif. Les données de la base de données d’apprentissage sont dotées d'une classe d'appartenance, correspondant par exemple à des intervalles de valeurs des différents paramètres. Il est possible de conditionner le modèle de diffusion à la classe d'appartenance des géométries d’aube de la base de données d’apprentissage. Cela permet donc de générer des données d'une classe spécifique, et en particulier des géométries d’aubes de turbomachine satisfaisant des critères de performance et/ou des contraintes géométriques. De préférence, le modèle de diffusion peut être entrainé pour obtenir un compromis entre un modèle de diffusion conditionné et non conditionné, par une méthode sans classe (ou "classifier free guidance"). En particulier, il est possible de réaliser un conditionnement par rapport à une valeur scalaire, et non par rapport à une classe. Notamment, il est possible de conditionner par rapport à une valeur de critère de performance attendue, ou pour satisfaire une contrainte géométrique. Dans un mode de réalisation alternatif, le modèle génératif du réseau de neurones peut être choisi parmi d’autres solutions capables de générer un ensemble de géométries candidates satisfaisant une condition de proximité avec la valeur de référence, ou en d’autres termes de reproduire et d’échantillonner une distribution conditionnée. Plus précisément, le modèle de diffusion est entraîné pour reproduire la distribution de l'ensemble de données représentatives de géométrie d’aubes de turbomachine. Par exemple, une distance entre la distribution générée et la distribution de référence peut être minimisée via un processus d'optimisation basé sur le calcul des gradients d’une fonction cout. Cependant, dans le domaine de l'apprentissage profond, l'optimum atteint peut être un optimum local et non global, de sorte que le processus d'optimisation ne permet pas d'avoir de garanties sur la forme de distribution obtenue. Par exemple, le réseau de neurones peut être un auto-encodeur variationnel (« Variational Autoencoders » ou VAE) conditionné. De manière alternative, le réseau de neurones peut être un réseau de neurones contradictoire génératif (« Generative Adversial Neural Networks » ou GAN) conditionné. De manière alternative encore, le réseau de neurones peut être un réseau à flux normalisés (« Normalizing Flows ») conditionné. Le modèle génératif étant conditionné par des paramètres, et en particulier par la valeur de référence du premier paramètre, il est possible d’imposer une distribution à obtenir pour certains des paramètres, et d’observer l’impact que le conditionnement a sur la distribution d’autres paramètres, comme sur les figures 2 à 5. Base de données d’apprentissage En référence à la FIG. 7 , le modèle de génération du réseau de neurones est entraîné à partir d’une base de données d’apprentissage initiale Mi. La base de données d’apprentissage comprend un ensemble de géométries d’aubes de turbomachine, et pour chaque géométrie d’aube, les valeurs des paramètres associés. De manière générale, une base de données est générée après définition d’un plan d’expérience tenant compte de plages de valeurs représentant différentes conditions d’écoulement, et de plages de valeurs représentant une variabilité géométrique admissible de l’aube de turbomachine. Par exemple, la géométrie d’une aube de turbomachine est caractérisée par un maillage original. Le maillage original comprend une pluralité d’éléments géométriques de maillage, typiquement les coordonnées spatiales de nœuds du maillage original, des arêtes reliant entre eux les nœuds du maillage original, et des polygones englobant les arêtes pour former la géométrie tridimensionnelle de l’aube de turbomachine. Typiquement, les polygones sont des triangles ou des quadrilatères. Comme expliqué précédemment, pour chaque géométrie d’aube de turbomachine, il est possible de calculer une pluralité de paramètres représentatifs de la géométrie de l’aube, caractérisant par exemple les écoulements induit par la géométrie de l’aube dans les conditions imposées. Par exemple, des simulations numériques de dynamique des fluides peuvent être réalisées par un simulateur, et permettent d’associer à certains éléments géométriques de maillage une valeur pour plusieurs paramètres. Par exemple, la base de données d’apprentissage peut contenir une valeur de pression de surface pour chaque polygone formant le maillage. A partir de l’ensemble des valeurs calculées par les simulations numériques, il est ainsi possible de calculer une pluralité de valeurs de paramètres représentatifs de la performance de la géométrie de l’aube dans les conditions d’écoulement. De manière complémentaire ou alternative, chaque simulation numérique peut être associée à une pluralité de paramètres représentatifs des conditions d’utilisation de l’aube, par exemple des conditions d’écoulement. Dans la base de données d’apprentissage initiale Mi, une géométrie d’aube de turbomachine peut ainsi être associée à une pluralité de paramètres caractéristiques. Comme expliqué précédemment, les paramètres caractéristiques peuvent représenter à la fois une contrainte géométrique, une condition d’utilisation ou une performance simulée par exemple. Dans un mode de réalisation préférentiel, l’apprentissage du modèle génératif du réseau de neurones peut être effectué à partir d’une base de données d’entrainement réduite Mr, comprenant, pour chaque géométrie d’aube, une représentation latente de la géométrie. On entend par représentation latente un vecteur de dimension réduite associé à la géométrie de l’aube de turbomachine. Pour chaque géométrie, la représentation latente est de dimension plus réduite que les données représentatives du maillage. De préférence, le vecteur de représentation est un vecteur de dimension n, avec n inférieur à 100. Typiquement, on peut choisir n = 30 ou n = 60. Comme expliqué par la suite, la dimension n doit être suffisante pour permettre à un algorithme de décompression de reconstruire le maillage. La dimension n peut être choisie en utilisant des indicateurs statistiques tels que la variance expliquée ou la norme de Frobenius. De préférence, la dimension n est choisie de sorte à représenter correctement (selon des critères fixés sur les indicateurs susmentionnés) une majorité de la base de données d’apprentissage, par exemple au moins 99% des données de la base de données d’apprentissage. De préférence, le vecteur de représentation latente est en bijection avec le maillage initial de l’aube de turbomachine. Un exemple d’obtention de la base de données d’entrainement réduite Mr à partir de la base de données d’apprentissage initiale Mi est schématiquement illustré sur la FIG. 7 . Dans ce mode de réalisation, l’obtention comprend trois étapes successives : une étape de transformation géométrique du maillage B1, une étape de réduction de dimension B2 et une étape de concaténation et normalisation des données B3. Lors de l’étape de transformation géométrique du maillage B1, chaque maillage initial de la base de données d’apprentissage initiale Mi est transformé en un maillage de référence stocké dans une base de données intermédiaire Mf. Lors des étapes de réduction de dimension B2 et de concaténation et normalisation B3, les maillages de référence de la base de données intermédiaire Mf obtenus à l’étape B1 sont transformés en vecteurs d’entrainement et stocké dans la base de données d’entrainement réduite Mr. Plus précisément, lors de l’étape de réduction de dimension B2, les maillages de référence de la base de données intermédiaire Mf obtenus à l’étape B1 sont transformés en représentations latentes du maillage (aussi appelés vecteurs de représentation latente). Finalement, lors de l’étape de concaténation et normalisation de données B3, les vecteurs de représentation latente peuvent être concaténés avec les valeurs des paramètres associés à la géométrie de l’aube de turbomachine de la base de données d’apprentissage initiale Mi. Les vecteurs concaténés peuvent être normalisés (« scaling »), afin d’obtenir des vecteurs d’entrainement homogènes, propres à l’entrainement du réseau de neurones. Les vecteurs d’entrainement sont stockés dans la base de données d’entrainement réduite Mr. Dans un mode de réalisation préférentiel, l’étape de transformation géométrique du maillage B1 comprend plusieurs étapes intermédiaires B11, B12 schématiquement illustrées sur la FIG. 8 . Un maillage initial de la base de données d’apprentissage initiale Mi sont d’abord transformés en un maillage déformé Mm, par une opération d’adaptation de maillage B11 (ou « mesh morphing » selon la terminologie anglosaxonne). Lors de l’étape d’adaptation de maillage B11, les coordonnées géométriques des éléments du maillage initial et les paramètres associés obtenus par simulation numérique sont par exemple transférés à l’élément correspondant du maillage déformé Mm. Les maillages déformés Mm peuvent ensuite être interpolés sur une variété de référence correspondant à maillage commun G en deux dimensions, afin d’obtenir des maillages homogènes Mf. L’interpolation peut être réalisée par projection. Cela permet de garantir que tous les maillages déformés Mm ont le même nombre d’éléments géométriques et sont associés aux mêmes coordonnées. Par exemple, le maillage commun G, aussi appelé « variété de référence », peut être un carré de surface unitaire, discrétisé selon une grille cartésienne. Plus précisément, chaque côté du carré est divisé en X segments de longueur identique 1/X , de sorte que le maillage cartésien défini par la grille cartésienne comprend X 2 mailles de forme carrée et de surface ( 1/X) 2 . Les coordonnées des nœuds du maillage initial Mi et les valeurs des paramètres simulés sont ensuite interpolées sur les nœuds du maillage cartésien G. On obtient ainsi pour chaque maillage initial Mi, un maillage homogène Mf (ou représentation « iso-manifold ») de la géométrie de l’aube de turbomachine. On comprendra que l’obtention de la base de données d’entrainement réduite ne se limite pas à ce mode de réalisation. De manière générale, toute approche permettant de représenter sous la forme d’un vecteur de dimension fixe prédéfinie chaque géométrie d’aube de la base de données initiale convient. A titre alternatif, l’obtention du vecteur de représentation latente peut se faire par tirage aléatoire d’un nombre de points fixe et prédéterminé du maillage représentant la géométrie de chaque aube de la base de données initiale. L’étape de réduction de dimension B2 peut être mise en œuvre par différentes solutions techniques. Dans un mode de réalisation, l’étape de réduction de dimension B2 est réalisée par un réseau de neurones de type autoencodeur variationnel (« Variational Autoencoders » ou VAE). Un tel réseau de neurones peut être capable de générer un vecteur de représentation latente à partir du maillage initial Mi, du maillage déformé Mm ou de préférence du maillage homogène Mf correspondant à la représentation iso-manifold. Dans un mode de réalisation préférentiel, l’étape de réduction de dimension B2 est réalisée par une méthode de réduction par analyse en composantes principales (« principal component analysis » ou PCA) du maillage initial Mi, du maillage déformé Mm ou de préférence du maillage homogène Mf. Par exemple, le vecteur de représentation latente peut comprendre des coefficients des modes PCA. Lors de l’étape de concaténation des données B3, des données représentant des contraintes géométriques peuvent être concaténées aux données représentant la géométrie de l’aube de turbomachine pour obtenir le vecteur d’entrainement. Des contraintes géométriques peuvent être implicitement imposées lors de l’étape de réduction de dimension B2. Par exemple, une hauteur de l’aube de turbomachine ou une orientation du pied de l’aube de turbomachine peuvent être intégrées dans la représentation modale de la géométrie, lorsque le vecteur de représentation latente est obtenu par analyse en composantes principales. En effet, si toutes les aubes de la base de données initiale respectent une contrainte géométrique, par exemple la hauteur, alors les modes de la base PCA permettent d’obtenir une combinaison linéaire des géométries d’aubes respectant la contrainte géométrique. La détermination des données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube peut être mise en œuvre par un auto-encodeur. Par exemple, lorsque le vecteur de représentation latente est obtenu par un réseau de neurones de type autoencodeur variationnel, une normalisation de la représentation réduite peut être réalisée afin d’assurer que la géométrie candidate respecte les contraintes géométriques. Plus généralement, la base de données d’entrainement réduite Mr peut être obtenue par un algorithme de compression de dimensionnalité. Le procédé de compression comprend alors un algorithme de décompression de dimensionnalité, permettant d’obtenir une géométrie d’aube discrétisée à partir du vecteur de représentation latente. Un tel algorithme de décompression de dimensionnalité peut être obtenu de manière itérative, afin de permettre une reconstruction correcte de la géométrie de l’aube. La base de données d’entrainement réduite Mr contenant l’ensemble des vecteurs d’entrainement ainsi obtenus peut ensuite être utilisée pour entrainer le réseau de neurones à générer de nouveaux profils d’aubes de turbomachines. Entrainement du réseau de neurones Il est avantageux d’utiliser une base de données d’entrainement réduite pour entrainer le réseau de neurones. En effet, cela permet au réseau de neurones d’apprendre des caractéristiques essentielles de la géométrie de l’aube plus simplement, en utilisant des données de dimension réduite. Une fois entrainé, le réseau de neurones est capable de générer un ensemble de géométries candidates pour l’aube de turbomachine, en fonction d’au moins un paramètre d’entrée, et en particulier de la valeur de référence du premier paramètre. Dans un mode de réalisation où le modèle génératif du réseau de neurones est entrainé à partir de la base de données d’entrainement réduite Mr, le réseau de neurones génère des données comprenant, pour chaque géométrie candidate, une représentation latente de la géométrie candidate. De manière connue en soi, un exemple de procédé d’apprentissage du modèle de diffusion est illustré schématiquement sur la FIG. 9 . Le modèle de diffusion du réseau de neurones est entrainé de manière itérative. La base de données d’apprentissage Mr correspond à une distribution initiale. Un algorithme de bruitage est appliqué à chaque vecteur de représentation latente de la base de données d’apprentissage Mr, afin d’obtenir une base de données bruitée Mb. L’algorithme de bruitage est appliqué tant que la base de données bruitées Mb ne vérifie pas une distribution de référence. La base de données bruitées Mb satisfaisant la distribution de référence est donnée en entrée du modèle de diffusion. Le modèle de diffusion prend également en entrée le premier paramètre P1. Le premier paramètre P1 permet le conditionnement du réseau de neurones, par exemple en fonction des conditions d’écoulement ou des critères de performance souhaités. Le modèle de diffusion fournit en sortie un ensemble de données Mc correspondant aux géométries candidates d’aubes de turbomachine. Tant que la distribution associée à l’ensemble de données Mc en sortie du modèle de diffusion ne correspond pas à la distribution initiale (avant bruitage), ou à une condition de proximité avec le premier paramètre P1, le modèle de diffusion est mis à jour, c’est-à-dire corrigé. L’entrainement du réseau de neurones se termine lorsque l’ensemble de données Mc satisfait la distribution initiale. Dans ce mode de réalisation, l’étape S2 de détermination de la géométrie de l’aube comprend la détermination de données représentatives d’un maillage de la pièce à partir de la représentation latente. Par exemple, le procédé selon la présente divulgation peut comprendre une étape de décodage du vecteur de représentation latente correspondant à l’échantillon de la distribution de valeurs du deuxième paramètre satisfaisant au mieux la valeur du deuxième paramètre, ou un critère d’optimalité. La mise en œuvre de l’étape de décodage permet d’obtenir un maillage tridimensionnel caractérisant la géométrie de l’aube de turbomachine à partir de la représentation latente correspondant à la géométrie. En effet, il est possible de reconstruire le maillage caractérisant la géométrie de l’aube en inversant le procédé d’obtention du vecteur de représentation latente décrit précédemment. La détermination des données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube peut comprendre une opération inverse à une analyse en composantes principales, l’opération inverse étant appliquée à la représentation latente de la géométrie de l’aube. Par exemple, dans le mode de réalisation où la représentation latente est obtenue par analyse en composante principale, la détermination du maillage peut comprendre l’opération inverse, appliquée à la représentation latente de la géométrie satisfaisant la valeur du deuxième paramètre. Le nombre de modes gardés dans la décomposition, et donc la dimension n du vecteur de représentation latente, peut être obtenu par itération, afin d’obtenir une reconstruction correcte du maillage. Une reconstruction du maillage de référence Mf ou du maillage initial Mi par une opération de transformation inverse peut être possible. De préférence, les opérations effectuées au cours des étapes d’interpolation B12 et d’adaptation de maillage B11 sont inversibles, de sorte que la géométrie sous forme d’un maillage tridimensionnel, structuré ou non structuré, de l’aube de turbomachine est directement obtenu à partir du vecteur de représentation latente déterminé. Dans le mode de réalisation où les vecteurs de représentation latente sont obtenus par un réseau de neurones de type auto-encodeur variationnel, la détermination du maillage à l’étape S2 peut être mise en œuvre par un auto-encodeur. Plus précisément, on peut utiliser une régularisation pour résoudre un problème inverse et obtenir le maillage initial correspondant à la géométrie de l’aube de turbomachine. Plus généralement, l’étape de décodage peut être mise en œuvre par l’algorithme de décompression de dimensionnalité. La présente divulgation concerne également un produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions pour la mise œuvre des étapes de conception S1 et S2 du procédé de fabrication décrit précédemment, lorsque le produit programme est exécuté par un ordinateur. Le programme d’ordinateur peut comprendre des instructions pour l’exécution du réseau de neurones entrainé, à partir des entrées prévues. Il peut comprendre des instructions permettant la détermination de la géométrie de l’aube. Si plusieurs géométries candidates satisfont la valeur du deuxième paramètre, le programme d’ordinateur peut permettre une aide à la décision pour un expert. Par exemple, le programme d’ordinateur peut calculer des distributions de paramètres caractéristiques des géométries d’aube candidates satisfaisant au mieux la valeur du deuxième paramètre, et commander l’affichage des distributions à une interface homme-machine, par exemple un écran. De manière alternative, l’instruction peut déterminer aléatoirement la géométrie de l’aube parmi les géométries candidates satisfaisant au mieux la valeur du deuxième paramètre. Dans le cas où aucune des géométries candidates ne vérifie la valeur du deuxième paramètre, l’instruction peut déterminer la géométrie présentant la valeur la plus proche. La base de données d’apprentissage initiale Mi et/ou la base de données d’entrainement réduite Mr peuvent être stockées sur une mémoire accessible par le programme d’ordinateur. Les poids du réseau de neurones après entrainement peuvent être stockés sur la mémoire accessible. Procédé de fabrication d’une aube de turbomachine, comprenant des étapes de : Génération (S1), par un réseau de neurones et à partir d’une valeur de référence d’un premier paramètre (P1) caractéristique de l’aube, de données représentatives d’un ensemble de géométries candidates pour l’aube, les données comprenant, pour chaque géométrie candidate, une valeur du premier paramètre (P1) satisfaite par la géométrie candidate et vérifiant une condition de proximité avec la valeur de référence, à partir des données représentatives générées par le réseau de neurones, détermination (S2) d’une géométrie de l’aube satisfaisant au mieux une valeur d’un deuxième paramètre (P2) caractéristique de l’aube, le deuxième paramètre (P2) caractéristique de l’aube étant différent du premier paramètre (P1) caractéristique de l’aube, fabrication (S3) de l’aube de turbomachine selon la géométrie de l’aube déterminée. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le deuxième paramètre (P2) est un critère de performance, notamment choisi parmi : un taux de compression, et une efficacité fluidodynamique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 et 2, dans lequel le premier paramètre (P1) est une contrainte géométrique de l’aube de turbomachine, et notamment choisi parmi : une longueur, une vitesse de rotation, une pression, un débit massique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le réseau de neurones met en œuvre un modèle de diffusion pour générer les données représentatives. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le réseau de neurones génère les données représentatives à partir de N valeurs de référence respectives de N premiers paramètres caractéristiques de l’aube qui sont différents, les données représentatives comprenant, pour chaque géométrie candidate, N valeurs respectives des N premiers paramètres qui sont satisfaites par la géométrie candidate et qui vérifient des conditions de proximité respectives avec les N valeurs de référence. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel les données représentatives comprennent, pour chaque géométrie candidate, une représentation latente de la géométrie candidate, la représentation latente étant de dimension plus réduite que des données représentatives d’un maillage de la géométrie candidate, et dans lequel la détermination de la géométrie de l’aube comprend la détermination de données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube à partir de la représentation latente. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la détermination des données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube comprend une opération inverse à une analyse en composantes principales, l’opération inverse étant appliquée à la représentation latente de la géométrie de l’aube. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la détermination des données représentatives du maillage de la géométrie de l’aube est mise en œuvre par un auto-encodeur.