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Département Informatique, École Navale
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Journée Sciences Navales 2016 frederic.hauville@ecole-navale.fr
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F. Hauville, P. Bot, B. AugierJ. Deparday, N. Aubin, M. Sacher
Contact: frederic.hauville@ecole-navale.fr
Les outils de modélisation et d'optimisation pour u ne propulsion vélique auxiliaire
Journée Sciences Navales 2016
Collaborations :
- K-Epsilon (bureau d’étude naval et nautisme)- U. Auckland, Yacht Research Unit- Ecole Centrale de Nantes (LHEEA)- U. Edinbourg- Limsi- INRIA
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Beyond the sea
Neoline
Skysail
Ecorizon STXFrance
ClubMed II
Ecoliner
Contexte
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• Dispositif de propulsion vélique auxiliaire• Réduction de la consommation de carburant• Equipement possible sur des navires existants (RETROFIT)
• Optimisation du gain énergétique
� Velocity Prediction Program (VPP)Détermination « rapide » de la vitesse et de l’attitude du navire (résolution du Principe
Fondamental de la Dynamique) en fonction des conditions extérieures (vent réel, état de
mer…) et la route suivie (CAP, AWA) sur un trajet donné (traversée de l’atlantique…)
� Connaissance de la poussée vélique, poussée de l’hélice, résistance hydrodynamique (œuvres vives), résistance aérodynamique (fardage)…
� Modèles simples ou Base De Données (surface de réponse, polaire…)
Contexte
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• Construire / alimenter ces BDD• Dimensionner ces systèmes de propulsion vélique• Optimiser leur forme (phase de conception) et/ou optimiser leur réglage (conduite)
� nécessitent des outils de modélisation en interacti on fluide structure (IFS) et des outils d’optimisation perfor mants
Projet Voil’ENav
Contexte
� Modélisation du phénomène d’IFS instationnaire sur surfaces souples et légères� développement d’un système d’instrumenation pour des mesures in-situ� mesures en laboratoire sur des expériences académiques
� Développement d’outils d’optimisation stochastiques
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� Modélisation du phénomène d’IFS instationnaire sur surfaces souples et légères
� développement d’un système d’instrumenation pour des mesures in-situ
� mesures en laboratoire sur des expériences académiques
� Développement d’outils d’optimisation stochastiques
Contexte
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6Modèle d’interaction fluide structure
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7Modèle d’interaction fluide structure
Structure model ARA : FEM, strings and CST membrane, elastic beams and shrouds
[ ] [ ] [ ] [ ]Kt
Dt
MaMK +∆
+∆
+=βγ
β 2
1*
Fluid models
Upwind conditions� AVANTI: VLM method, non viscous, singularity method – wake modelled by particles (attached flow)
Downwind conditions� ISIS-CFD (Fine/Marine):
Navier-Stokes
Roux et al. HPYD 2008.Hauville et al. Eur J. Env Civil Eng 2008Hauville et al. JH9, JH10, JH11Roux et al. HPYD, 2002
Durand, PhD 2012
Durand, PhD 2012ECN
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8Développement d’un système de mesure embarqué
� 4 cameras
� 16 load sensors
� 3D apparent wind (WindMaster)
� Motion sensor (XSens Mti-G)
� navigation data system� data recording system + PC� batteries
Stress gauges (HBM)
� 3D apparent wind (WindMaster)
Motion - Attitudes :Roll, pitch, yawHeave, surge, sway
Turnbuckles (shrouds)
shackles
Augier et al. INNOVSAIL 2010, PhD 2012
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90.30m head swell – 1.3s period – TWS=15kts
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10Validation 1: close-hauled steady
70%
40%
20%
70%
50%40%20%
True Wind Speed=10.6kt, True Wind Angle=40.9°, Boat Speed=5.85kt
Apparent Wind Speed= 15.5kt, Apparent Wind Angle=26 .3°
Measured vs computed flying shape
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11Validation 2: close-hauled pitching0.80m head swell -6s period TWS=14kts
Range of loads in the rig for a 3 min run in
0.80m head swell ~6s period TWS=14kts
Range not proportional to mean value
A single safety factor is not relevant
Importance of unsteady behavior
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12Validation 2: close-hauled pitching0.80m head swell -6s period TWS=14kts
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13Stresses in the sail fabricStrain
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Instrumentation précédente (upwind conditions)
- 44 capteurs de pression sur le spi- 6 caméras GoPro + 54 cibles � photogrammétrie
(mesure du flying shape)- 3 Directional Load Cells (module et direction de l’effort
aux 3 points du spi)
Dynamic downwind measurements
First ever simultaneous:- pressure
- force- shape
measurements on a sail!
2013
Deparday et al. HISWA 2014, Chesapeake 2016, PhD 2016
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15Time-Resolved Results
Instant C intermediate instant during flapping of the luff
∆����� ����� ��������� �����
12
� ��� �
�� ��
12
��������
���=12kts ���=80°
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16Gaussian Process model
Sacher et al. Chesapeake 2016, PhD 2018
Optimiser les performances d’un voilier : problème difficile• Aéro-élastique (IFS implicite : grands déplacements / déformations)• Problème couplé aéro et hydrodynamique• Nombre de paramètres élevés (réglage du gréement dormant et courant)
Les méthodes « heuristiques » (recuit simulé, génétique…) nécessitent un grand nombre d’évaluation de la fonction objectif
Limiter le nombre d’évaluation et considérer les paramètres comme des variables aléatoires (bruit de mesure, de calcul) � optimisation stochastique (Processus Gaussien)
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17YRU experiments – Model scale
��� � 40 � 2°
��� � 3,5 � 0,15"/$
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18YRU experiments – Sail trimming optimization
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19Numerical computations – Mainsail model
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20Numerical computations – Sail trimming optimization
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21Numerical computations – Sail trimming optimization
Analyse de sensibilité :�AWA + influence38 < AWA < 42
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22Effect of dynamic trimming
U = 3,5 m/s �0,15
� ��&
'
& ��
(� 0,475"
Aubin et al. Chesapeake 2016, PhD 2017
��� � 60° � 2
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23Conclusion
Model developmentCode Validation in Full Scale
PhD thesis Benoît Augier and Mathieu DurandAugier et al. INNOV’SAIL 2010Durand et al. INNOV’SAIL 2010Augier et al. CSYS 2011Augier et al. J. Wind Engng and Ind. Aero., 2012Durand et al. Ocean Engineering, 2014
Numerical experimentsSimulations
Parametric studies
Optimization
Augier et al. HPYD, 2012Augier et al. Physics of Sports, Euromech, 2012Viola et al. Int. J. Heat Fluid Flow, 2012Augier et al. Ocean Engineering, 2013Augier et al. INNOV’SAIL 2013Augier et al. Ocean Engineering, 2014HISWA 2014, CSYS 2016Aubin et al. J. Wind Engng and Ind. Aero.2016 (in revision)
Deparday et al. Ocean Engineering, 2016 (in revision)
Sacher et al. JFS 2016 (in revision)
PerformanceData base
Design Tools…
Sails & Rigs
R&D project with Industrial partnersSail and Rig designers
Validation in Full Scale with spinnaker +
accurate flying shape+
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24Projet VOILENAV: Dynamique du voilier ; Interaction Fluide Structure sur surfaces souples – application aux voiles de bateau
� Rayonnement• 2 thèses soutenues, 3 thèses en cours +1 (NKE, UBS)• Publications scientifiques
• Organisation de la conférence internationale INNOVSAIL (2008, 2010, 2013… 2017) + édition spéciale dans un journal scientifique
• Création de International Association for Yacht Engineering (via Sailing Fluids)
• www.sailingfluids.org -> IAYE
� Collaborations
� K-Epsilon, ECN, Limsi, Inria
� FP7 Marie Curie SAILING FLUIDs (4 ans, 196 k€)Royal Society of New Zealand : U. Auckland, Edinburgh, Newcastlewww.sailingfluids.org
� Projet collaboratif Innovation Voile (en cours de montage, 3 ans, 2 M€) :
Incidence, K-Epsilon, GSeaDesign, ECN
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HPYD, Auckland 2015 - CSYS, Annapolis 2016 – INNOV’Sail, Lorient 2017
Scientific publications
INNOV’SAIL, Lorient CVET: 2008, 2010, 2013… 2017
Yacht Engineering: Special issue in OceanEngineering, Elsevier, Edited by P. Bot, F. Fossati, R.G.J. Flay
Ocean Engineering, 2014, 90, pp. 1-154
15 papersPeer-review
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26The end
Merci pour votre attention…
Des questions ?
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