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Modélisation et simulationnumérique
J.-A. Désidéri
Introduction
Ingénierie
Modélisation
Simulation
Numérique
Mécanique des fluides
Modèles
Application au contrôled’écoulement
Application à l’optimisation
Application à l’hydrodynamique desbâteaux
Extension au trafic
Couplages complexes
Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Modélisation et simulation : lorsquel’ingénierie devient numérique
Jean-Antoine Désidériet ses collègues de l’Équipe-Projet INRIA OPALE
Institut National de Recherche en Informatique et enAutomatique (INRIA)
Centre de Sophia Antipolis Mediterranéehttp://www-sop.inria.fr/opale
Avignon, 22 Mai 2012BTS 1e année (CPI, MAI, IRIS), ING 2e année
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Couplages complexes
Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Contenu1 Introduction
IngénierieModélisationSimulationNumérique
2 Mécanique des fluidesModèlesApplication au contrôle d’écoulementApplication à l’optimisationApplication à l’hydrodynamique des bâteauxExtension au traficCouplages complexes
3 Analyse structurale et optimisation
4 Application à la biologie
5 Réalité virtuelle
6 Conclusion
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Analyse structurale etoptimisation
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Réalité virtuelle
Conclusion
Ingénierieet sciences physiques
Mécanique des fluidesSecteurs concernés
• Ingénierie des transport terrestre, aérien et marin: aérodynamique des avions (ailes etmoteurs), des automobiles, des trains„ hydrodynamique des bâteaux, ...
• Énergie: éoliennes, atome, ITER
• La météo, le trafic routier ou piétonnier
• Physique fondamentale (par ex.: turbulence)
Mécanique des milieux continusMécanique des matériaux et analyse structureale (contraintes internes et déformations,thermique; structures métalliques, bêton, etc)
BiologieModélisation géométrique et fonctionnelle des organes; dynamique cellulaire, . . .Ici: cicatrisation, anti-angiogénèse
Réalité virtuelle
Et bien d’autres domaines encore non abordés iciÉlectricité, électronique, électro-magnétisme, . . . , robotique, . . . , chimie, . . . , systèmes couplés,. . .
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Couplages complexes
Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
ModélisationConstruire un modèle mathématique représentant unphénomène physique ou un système complexe (souventmécanique) avec suffisamment de fidelité
• Modèles locaux (x,y,z,t) de "haute-fidélité":Équations aux Dérivées Partielles (EDP)Traduisent les lois fondamentales de la mécanique/physique:conservation de la masse, quantité de mouvement, énergie,etc
• Modèles globauxEx.: équilibre des forces
Faire l’étude mathématique du modèleexistence et unicité des solutions, propriétés générales
LE CONSTAT : pour les modèles complexes non-linéaires, on saitrarement "calculer" la solution exacte continue; on a recours àl’approximation discrète.
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Conclusion
Simulationnumérique
Résoudre les équations du modèle exact ou approchéau moyen de l’ordinateur; visualiser et analyser lessolutions
Modèle approchéS’applique surtout aux modèles locaux.
• Construire un maillage du domaine de calcul
• Discrétiser les inconnues; typiquementU(x ,y ,z, t)−→ Un
i ≈ Uh(xi ,yi ,zi , tn)(i : nœud du maillage; h caratérise la finesse du maillage)Mécanique des fluides: U = (ρ,ρu,ρv ,ρw ,E)
• Discrétiser les équations du modèle (approximation) =⇒système "algébrique" (non-différentiel) souvent non-linéaire augrand nombre d’inconnues
• Résoudre les équations discrètes au moyen de l’ordinateur;visualiser et analyser les solutions.
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Numérique
Analyse numérique et programmation informatiqueTrès nombreuses questions soulevées
• Convergence quand le maillage est raffiné: limh→0 Uh = U ?Le maillage est-il adapté ?
• Les temps de calcul sont-ils satisfaisants
• L’architecture de M. Ordi est-elle la bonne ?
• Le modèle physique posé a priori était-il le bon ?
• Etc
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Contenu1 Introduction
IngénierieModélisationSimulationNumérique
2 Mécanique des fluidesModèlesApplication au contrôle d’écoulementApplication à l’optimisationApplication à l’hydrodynamique des bâteauxExtension au traficCouplages complexes
3 Analyse structurale et optimisation
4 Application à la biologie
5 Réalité virtuelle
6 Conclusion
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Conclusion
Exemple de la météo
Étude de l’écoulement de couche limite atmosphériqueterrestere
Connaissant les conditions d’hier et d’aujourd’hui, et les conditionsde terrain (océan, plaine, forêt, montagne, . . . ), prévoir celles dedemain.
Les isobares
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Conclusion
Les isobares de la météoReprésentation de la pression atmosphérique p(x ,y)par lignes de niveau
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Les isobares de la météoReprésentation de la pression atmosphérique p(x ,y)par lignes de niveaux et palette de couleurs
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Aérodynamique
Expérience fondamentaleportance, traînée
Modèle localExemple: l’aile portanteAnalyse fine de l’écoulement par simulation numérique(résolution des équations d’Euler ou de Navier-Stokes)
Modèle globalÉquilibre des forces en vol stabilisé: portance, traînée, poids,poussée des moteurs
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Conclusion
L’aile portante
Modèle local: l’écoulement
U = (ρ,ρu,ρv ,ρw ,E) = U(x ,y ,z, t) en (x ,y ,z) à l’instant t
Lignes de courant d’un écoulement bidimensionnel incompressibleturbulent de Navier-Stokes
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L’aile portante
Sur l’élément δS de la surface portante, de normale~n, l’écoulementexerce une force aérodynamique
• de pression, −p~n δS, normale à la paroi,
• de frottement, tangentielle à la paroi.
La résultante de ces forces se décompose en portance et traînée.
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Conclusion
L’aile portante
Modèle global: équilibre des forcesRepère xyz lié au corps et repère aérodynamique XYZ lié à lavitesse à l’infini amont
−→V ∞; incidence α = AoA
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Réalité virtuelle
Conclusion
Exemple de maillage nonstructuré
pour la résolution d’un modèle local
Maillage non structuré autour d’un profil d’aile, bec etvolet déployés densifié dans la couche limite pariétale
En chaque nœud d’un maillage tridimensionnel, 5 inconnuesfondamentales:• masse volumique), ρ,• 3 composantes de quantité de mouvement spécifique,
(ρu,ρv ,ρw),• énergie totale spécique, E (interne+cinétique).
Nombre de Mach: M =√
u2 + v2 + w2/c.15 / 53
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Réalité virtuelle
Conclusion
Champ de pressionCas test AGARD 303: Navier-Sokes incompressible
turbulent; α = 4.01o , Re = 3.53×106
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Conclusion
Comparaison calcul/expérienceCas test AGARD 303: Navier-Sokes incompressible
turbulent; α = 4.01o , Re = 3.53×106
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Conclusion
Application au contrôled’écoulement
Instabilité hydrodynamique (vorticité)
Décollement (vorticité)
Excitation d’une couche limite par un jet pulsant (vitesse)
Contrôle du décrochage par excitation (vorticité)
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Déformation de forme
Le logiciel de l’EPI Galaad
Déformation de bord par B-Spline (profil d’aile)
Déformation de maillage par B-Spline
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Application à la biologie
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Conclusion
Application à l’optimisationen aérodynamique externe
Optimisation de la forme du nez d’un jet supersoniquepour réduire le bang sonique (visualisation du champ de pression avant/après optimisation)
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Optimisation de voilure
Maillage non structuré raffiné aux bords d’attaque et defuite, et au choc
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Application à l’optimisation
Réduction de la traînée à portance fixeNombre de Mach visualisé
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Application à l’hydrodynamiquedes bâteaux
Optimisation de la forme de bulbe d’un porte-conteneur
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Maillage de porte-conteneur
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Conclusion
Autres applications
Réduction de traînée d’un grand navire
Réduction de traînée d’un bâteau de pêche au moyend’un kyte
Stabilisation d’un canoë-kayak de course par vent latéral
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Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Extension à la modélisation dutrafic routier ou piétonnier
Les inconnuesρ ,−→V
Trafic routier• Modéliser le flot, l’effet de situations particulières (accident,
péage, radar!)
• Identifier les paramètres influants; optimiser leurconception+agencement
Trafic piétonnier
• Simuler la congestion de lieux publics
• Simuler l’évacuation d’une salle; la démo
• Identifier les paramètres influants; optimiser leurconception+agencement des bâtiments
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Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Simulation d’évacuation
Données• Salle: 50×50 m
• Vitesse maximale des piétons: 2 m/s
• Densité maximale: 10 pers./m2
Simulation• Les piétons choisissent le plus court chemin en évitant les
zones à forte densité.
Résultats• Pas de congestion derrière la colonne
• La présence de la colonne rend l’évacuation plus fluide et plusrapide!
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Réalité virtuelle
Conclusion
Exemple de couplage complexe
La MHD: Magnéto Hydro DynamiqueLa fusion : ITER (Cadarache)
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
La fusion deutérium-tritiumLa fusion se réalise si l’on réussit à rapprochersuffisamment les deux atomes
(particule α)
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Le soleilPhénomène similaire
Flux de particules guidées par le champ magnétiqueintense
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Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Le Projet ITER (Cadarache)Le "TOKAMAK" (chambre toroïdale), et la simulationnumérique dans une section faite à l’INRIACouplage mécanique des fluides et électromagnétisme: MHD
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IngénierieModélisationSimulationNumérique
2 Mécanique des fluidesModèlesApplication au contrôle d’écoulementApplication à l’optimisationApplication à l’hydrodynamique des bâteauxExtension au traficCouplages complexes
3 Analyse structurale et optimisation
4 Application à la biologie
5 Réalité virtuelle
6 Conclusion
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Analyse structurale etoptimisation
Optimisation topologique et de forme d’un élémentmétallique d’automobile
Couplage à la thermique
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Couplages complexes
Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Optimisation topologique et deforme
d’un élément métallique d’automobile
Optimisation topologique par calcul d’une densitécontinue
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Application à l’optimisation
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Extension au trafic
Couplages complexes
Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Optimisation topologique et deforme
d’un élément métallique d’automobile
Identification des zones sans métal, et optimisation deforme des bords
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Contenu1 Introduction
IngénierieModélisationSimulationNumérique
2 Mécanique des fluidesModèlesApplication au contrôle d’écoulementApplication à l’optimisationApplication à l’hydrodynamique des bâteauxExtension au traficCouplages complexes
3 Analyse structurale et optimisation
4 Application à la biologie
5 Réalité virtuelle
6 Conclusion
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Application à l’optimisation
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Application à la biologie
Cicatrisation• Fermeture dorsale chez l’embryon du drosophile
• Cicatrisation pathologique (drosophile)
• Dynamique cellulaire
Anti-angiogénèse
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Fermeture dorsale chezl’embryon du drosophile
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Réalité virtuelle
Conclusion
Simulation de la cicatrisation
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Cicatrisation pathologique(drosophile)
Dynamique de la cicatrisation
résultat du traitement d’image de l’expériencerésultat de la simulation numérique
Conclusions:
• La cicatrisation pathologique s’effectue, mais imparfaitement
• Le modèle dynamique de simulation numérique suit bien laréalité observée
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Application à l’optimisation
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Modélisation mathématique dela blessure
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Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Maillage adapté évolutif pour lasimulation
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Application à l’optimisation
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Question
Quel est l’objectif visé par cette étude de la cicatrisation"pathologique" ?
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Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
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Conclusion
La réponse
La médecine régénérative
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Modélisation et simulationnumérique
J.-A. Désidéri
Introduction
Ingénierie
Modélisation
Simulation
Numérique
Mécanique des fluides
Modèles
Application au contrôled’écoulement
Application à l’optimisation
Application à l’hydrodynamique desbâteaux
Extension au trafic
Couplages complexes
Analyse structurale etoptimisation
Application à la biologie
Réalité virtuelle
Conclusion
Dynamique cellulaire(Recherche sur le cancer)
Migration de cellules MDCK (rein de chien)
Objectif à terme: identifier des inhibiteurs de migration
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Conclusion
Notion de jeu de Nashà somme nulle
• Exemple fondamental:la négociation vendeur-acheteur
• Généralisation:Joueur 1: choisit la variable x ; vise àminimiser le critère fJoueur 2: choisit la variable y ; vise àminimiser le critère g
f = f (x ,y) g = g(x ,y)
Définition: (x , y ) est un équilibre de Nash,si x est le meilleur choix possible de x pourminimiser φ(x) = f (x , y), et symétriquement,y est le meilleur possible de y pour minimiserψ(y) = g(x ,y).
Lorsqu’un point d’équilibre de Nash est atteint, aucun des 2 joueursn’a intérêt à modifier la variable (x ou y ) qu’il choisit.
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Anti-angiogénèseModélisation de l’Anti-Angiogénèse Tumorale par un jeude Nash à 2 disciplines (2 joueurs)
Concentration inhibiteur Réseau d’équilibre
Agents : concentrations en proteïnes (inhibiteurs, activateurs)
• Joueur 1 : vise à maintenir l’intégrité du tissu par maximisationde la "rigidité" du milieuvariable d’état: déformation ; modèle: élasticité linéaire
• Joueur 2 : vise a créer un réseau d’alimentation sanguine dela tumeur par réduction de la perte de chargevariable d’état: pression; modèle: loi de Fick (milieu poreux)
Interaction : Les joueurs virtuels "échangent" les valeursdistribuées des concentrations en protéïnes
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Anti-angiogénèseActivateurs Inhibiteurs
Réseau (à l’équilibre de Nash)
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2 Mécanique des fluidesModèlesApplication au contrôle d’écoulementApplication à l’optimisationApplication à l’hydrodynamique des bâteauxExtension au traficCouplages complexes
3 Analyse structurale et optimisation
4 Application à la biologie
5 Réalité virtuelle
6 Conclusion
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Vidéothèque INRIA: "La Cave"
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3 Analyse structurale et optimisation
4 Application à la biologie
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Conclusion
Le calcul scientifique est un vaste champ d’investigationcombinant des compétences pluridisciplinaires
• Modélisation physique dans tous les secteurs de l’ingénierie
• Analyse mathématique, approximation, traitement de lagéométrie
• Construction d’algorithmes, implantation sur ordinateur
Un secteur d’activité exigeant qui ouvre à de nombreuxmétiersDe la recherche scientifique à la technique (et réciproquement), enpassant par la haute technologie (dans toutes les disciplines del’ingénieur, et notamment en informatique)
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Merci aux collègues qui m’ont aidé, notamment
• Régis Duvigneau (mécanique des fluides)[email protected]
• Hervé Guillard (fusion; projet ITER)[email protected]
• Abderrahmane Habbal (mécanique, biologie)[email protected] ou inria.fr
• Paola Goatin (modélisation du trafic)[email protected]
. . . et merci de votre attention!
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