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MDO : approche générique et enjeux Pistes pour une démarche outillée Sébastien Defoort, département DCPS Introduction • Les systèmes aéronautiques se caractérisent par : • • • • • Pour chaque développement, le systémier est amené à se demander : • • • • 2 Des technologies avancées en évolution rapide Un grand nombre de disciplines en jeu Un spectre de missions variées Une recherche de la performance optimale ? Quelles sont les configurations adaptées ? Comment intégrer les technologies de rupture ? Comment mener l’optimisation globale du système ? Avec un objectif in fine : réduire le coût, la durée et améliorer l’efficacité des cycles de conception JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Plan de la présentation • 1. La MDO : définition et périmètre • • 2. Les étapes (illustrées) d'une approche MDO • • • • Formalisation du processus, surfaces de réponse, formulations MDO, algorithmes d’optimisation, CAO paramétrique, incertitudes 4. Une vue partielle de l'état de l'art • 3 La pose de problème Son traitement : formulation et optimisation Son exploitation : maîtrise de la connaissance, capitalisation 3. Principales avancées méthodologiques • • Principes et définitions, problématiques scientifiques associées, Points durs et perspectives JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1. La MDO : définition et périmètre Position du problème de conception • Etablir une relation entre un jeu de performance spécifié et une solution « instanciée » 4.00E+01 3.50E+01 ALTITUDE [km] 3.00E+01 Analyse 2.50E+01 2.00E+01 1.50E+01 1.00E+01 5.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 2.00E+03 4.00E+03 6.00E+03 8.00E+03 1.00E+04 TIME [s] Dimensionnement 4 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1. La MDO : définition et périmètre Position du problème de conception • Les performances (opérationnelles) : • Elles caractérisent de façon globale ou partielle la mission spécifiée au système à concevoir. Elles comportent en général deux volets : • L’emport d’une charge utile (passagers, satellite, capteurs,…) • La réalisation d’une trajectoire avec des contraintes données (distance franchissable, autonomie, manoeuvrabilité, incrément de vitesse, précision,…) • D’autres notions définissent les performances des systèmes mais sont plus difficiles à modéliser : • La probabilité de succès, incluant la fiabilité, la disponibilité, la probabilité de pénétration des défenses,… • La notion de coût et ses multiples composantes : coût de possession, coût d’exploitation,…Souvent abordée au travers de la masse totale du système et du niveau technologique. Elle peut être étendue au coût environnemental (acoustique, émissions polluantes). • Les impératifs de fabrication : modes de construction et d’assemblage, maintenabilité,… 5 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1. La MDO : définition et périmètre Position du problème de conception • Les étapes du processus : approche classique Objectifs de performance, contraintes d’environnement Choix de topologie et technologies Expérience, bases de données Ordres de grandeur principaux Modèles comportementaux simplifiés Aménagement, dimensionnement Calcul, essais Instanciation du concept (topologie, dimensions, interfaces) 6 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1. La MDO : définition et périmètre Position du problème de conception • 7 Les étapes du processus : approche classique JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1. La MDO : définition et périmètre La MDO : définition et thématiques associées • Les concepts de « Concurrent Engineering » et de MDO apparaissent : • • • • Constat : limites du processus traditionnel • • 8 Avec le développement des méthodes numériques Avec la nécessité de prendre en compte les notions de fiabilité, maintenance, industrialisation dès le début du processus Avec le partage international de la conception Beaucoup de choix figés en phase d’étude conceptuelle Une suite d'optimisations disciplinaires ne menant pas forcément à l'optimum global JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1. La MDO : définition et périmètre La MDO : définition et thématiques associées • La MDO : une méthodologie de conception intégrée • • • • Permettant de modéliser et de tirer parti des interactions disciplinaires Ayant pour but d’introduire davantage de connaissance en amont Fournissant des éléments de décision aux ingénieurs système Une tentative de définition : MDO = MA + MD + MO Multidisciplinary Analysis Multidisciplinary Design : Multidisciplinary : couplage de modèles paramétrage et règles de Optimization : conception hétérogènes exploration optimale de l’espace de design • • 9 Ne se réduit pas à l’algorithmie d’optimisation N’est pas un outil « presse-bouton » sans intervention humaine JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1. La MDO : définition et périmètre La MDO : définition et thématiques associées • Les thématiques de recherche et développement associées Domaines scientifiques Analyse & approximation Formulation & optimisation - Intégration de codes fins (CFD, FEM) - Techniques de réduction de modèles - Modélisation multi-niveaux - Géométrie paramétrée - Objectifs/contraintes - Décomposition du processus - Stratégie d’optimisation - Sensibilité et incertitudes Infrastructure Intégration de processus Implémentation industrielle - Environnement MDO, boite à outils - Infrastructure informatique distribuée - BDD, formats d’échange - Visualisation de l’espace de design - Découpage organisationnel - Système d’information projet - Evaluation des coûts et gains - Déploiement, formation 10 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 2. Les étapes d'une approche MDO : un avion de transport La pose de problème • Objectifs, contraintes, variables de design S, λ, Vinterne Géométrie paramétrique Max (Range) Z XXup Z up αte Z r le ) βte X do X up ∆Z te ( Z te X Z do Z XXdo 11 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Sous contraintes : - Capacité PAX - Encombrement - Distance décollage 2. Les étapes d'une approche MDO : un avion de transport La pose de problème • Modèles : granularité, automatisation S, λ, Vinterne Modélisation multi-niveaux Propulsion Contrôle MCI 0.04 0.039 0.038 0.037 0.036 0.035 0.034 0.033 0.032 0.031 0.03 Max (Range) 0.029 0.028 0.027 0.026 Aero 0.025 0.024 0.023 0.022 0.021 0.02 0.019 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 Lift_coefficient Acoustique Perfo 12 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Sous contraintes : - Capacité PAX - Encombrement - Distance décollage 2. Les étapes d'une approche MDO : un avion de transport La pose de problème • Flux de données : séquencement, couplages S, λ, Vinterne Calcul objectifs et contraintes Propulsion MCI Max (Range) Aero Perfo 13 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Sous contraintes : - Capacité PAX - Encombrement - Distance décollage 2. Les étapes d'une approche MDO : un avion de transport Le traitement du problème • Décomposition du problème : choix d'une formulation S, λ, Vinterne Algorithme d'optimisation Algorithmes d'optimisation Propulsion Formulation MDO MCI Algorithme d'optimisation Algorithme d'optimisation 14 Max (Range) Aero Perfo JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Sous contraintes : - Capacité PAX - Encombrement - Distance décollage 2. Les étapes d'une approche MDO : un avion de transport Le traitement du problème Maîtrise de la connaissance et des temps de calcul • S, λ, Vinterne Algorithme d'optimisation Propulsion Incertitudes MCI coefficient de traînée - EcartRelatif (Cl = 0.8) 0.02955 0.0215 0.01345 0.00541 -0.00264 -0.01069 -0.01874 -0.02679 -0.03484 -0.04288 0.028 0.026 0.024 0.022 0.02 Max (Range) Aero 0.018 0.016 0.014 0.012 0.01 0.008 0.006 0.004 0.002 EcartRelatif 0 -0.002 -0.004 -0.006 -0.008 -0.01 -0.012 Perfo -0.014 -0.016 -0.018 -0.02 - 0.022 - 0.024 - 0.026 20000 - 0.028 19000 -0.03 18000 -0.032 -0.034 17000 -0.036 16000 -0.038 15000 -0.04 14000 -0.042 13000 0.1 0.2 12000 0.3 Mach 15 11000 0.4 0.5 10000 Altitude Réduction de modèle JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Sous contraintes : - Capacité PAX - Encombrement - Distance décollage 2. Les étapes d'une approche MDO : un avion de transport Le traitement du problème Visualisation, capitalisation Corde_emplanture • mach_fina l 26 22 S, λ, Vinterne 20 18 alpha_final 24 alpha_ final 16 altitude _fina le Algorithme d'optimisation 10 Données de grande dimension 0 -5 pente_finale 5 pe nte_ fina le -10 ng_ max 140 120 110 100 D_allumage 130 D_ alluma ge 90 Masse_ plein (kg) 0.35 0.34 0.335 MS 16 18 20 22 24 alpha_final Propulsion 26 -5 0 5 pente_finale 10 100 110 120 D_allumage 130 140 0.335 0.34 0.345 0.35 CA[0,10] Visualisation MCI Max (Range) Aero Environnement MDO 16 Perfo JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Sous contraintes : - Capacité PAX - Encombrement - Distance décollage CA[0,10] 0.345 CA[0 ,10] 3. Principales avancées méthodologiques Enjeux et illustrations • Objectifs : enrichir la "boite à outils" et le "mode d'emploi" D2 D1 Géométrie paramétrique Environnement MDO D3 Propagation d’incertitudes Algorithmes d’optimisation Réduction de modèle Formulation MDO 17 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Objectifs et contraintes 3. Principales avancées méthodologiques Amélioration du processus Calcul des objectifs et contraintes Un exemple Onera : processus de conception missile • Point de vol (mach, incidence) Moteur ΦCOL, ΦTUYERE LBLOC, mPOUDRE Aménagement bloc Calcul Propulsion Poussée, durée Masse moteur Fonction objectif F Longueur Avant-corps LVIROLE1, XAD, Calcul MCI LVIROLE2, XEQ Aménagement MCI Avant-corps LVIROLE1, XAD, LVIROLE2, XEQ ∆V Calcul taille voilures Tables aéro MCI longueur Calcul conso ergols Fonction objectif F Masse poudre Contraintes G Calcul Aero Voilures HA, EffA, CA HG, EffG, CG Design moteur Contraintes G Masse moteur Tables aéro Calcul Trajectoire Système ΦENGIN, LOGIVE, XAILES D1 Ng Dbut Système ΦENGIN, LOGIVE, XAILES Résolution par point fixe D2 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Moteur ΦCOL, ΦTUYERE LBLOC, mPOUDRE D3 Avant-corps LVIROLE1, XAD, Poussée Centrages Voilures HA, EffA, CA HG, EffG, CG 18 Moteur ΦCOL, ΦTUYERE LBLOC, mPOUDRE Design avant-corps Bilan MCI LVIROLE2, XEQ Aménagement bloc Calcul Propulsion Pertes aéro Poussée, durée Masse moteur Surface voilures Voilures HA, EffA, CA HG, EffG, CG D3 Aménagement MCI Centrages Contraintes G Calcul Aero Mach interception Système ΦENGIN, LOGIVE, XAILES Fonction objectif F Longueur Calcul MCI Tables aéro Calcul Trajectoire Ng Dbut 3. Principales avancées méthodologiques Amélioration du processus • Adoption d'un formalisme standardisé Calcul des objectifs et contraintes Z : Variables de design D3 Y : Variables de couplage X : Variables disciplinaires (ou d'état) 19 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 3. Principales avancées méthodologiques Amélioration du processus • Formulations MDO classiques : mono-niveau Formulation MDO D3 AAO MDF 20 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux IDF 3. Principales avancées méthodologiques Amélioration du processus • Formulation MDO Formulations MDO classiques : bi-niveau D3 BLISS CO 21 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 3. Principales avancées méthodologiques Amélioration du processus • Résumé de l'état de l'art : • • • • • • Comparaison de formulations sur cas test SSBJ (Thèse J. Clément) Formulations MDO adaptées à la conception de lanceurs (Thèse M. Balesdent) Mise en place de BLISS sur un cas de conception avion haute fidélité Enjeux : • • • 22 Les formulations "classiques" sont assimilées et intensivement comparées dans la littérature De nombreuses variantes et approches innovantes voient le jour Les cas test restent très souvent à un niveau académique Travaux Onera : • • Formulation MDO Maîtrise de la convergence consistante et robuste Minimisation des temps de calcul : mariage avec les techniques RSM Capacité à explorer l'espace de design et à trouver un optimum global JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 3. Principales avancées méthodologiques Vers l’intégration de modèles fins • Manipulation d’une géométrie paramétrique • • • • • • 23 Géométrie paramétrique Exemple : utilisation d'un logiciel de CAO Introduction du paramétrage dès la conception de la forme Extraction automatique des mesures de volume, surface, masse,… Interfaçage avec des environnements de conception (ex. ModelCenter) D3 D2 D1 Interfaçage avec un mailleur – techniques de maillage Exemple : JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 3. Principales avancées méthodologiques Vers l’intégration de modèles fins • Résumé de l'état de l'art : • • • • • Paramétrisation CAO de formes complexes et couplage avec des outils de dimensionnement Paramétrisation et maillage automatisé de configurations pour le calcul aérodynamique, de structure, de combustion Enjeux : • • • 24 Approche "prototype virtuel" mature dans le monde industriel Développement des outils de CAO vers un paramétrage systématique Technique maîtrisée si le nombre de paramètres reste faible et la topologie figée Travaux Onera : • • Géométrie paramétrique Couplage direct de la géométrie détaillée paramétrée dans le processus de conception Séléction des variables de conception adaptées en fonction du niveau de modélisation Résolution des difficultés liées aux maillages automatisés ou déformables pour l'exploration de l'espace de design. JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 3. Principales avancées méthodologiques Vers l’intégration de modèles fins • Réduction de modèle Principe de la réduction de modèles • Evaluation coûteuse d’un code de calcul y=fex(x) • Construction d’un modèle réduit (non physique) à partir d’une base de données (xi, yi) avec yi=fex(xi) Nh • Expression analytique fapp(x) fapp(x) = ∑ wjhjD3 (θ,x) + z(x) • Accès au gradient facile et rapide j =1 régression • Plusieurs familles selon les choix faits pour h et z • • • • Réseaux de neurones Radial Basis Function (RBF) Kriging SVM, Polynômes, ondelettes,... Résolution d’un problème de minimisation pour déterminer les paramètres (w,θ) 25 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux corrélation 3. Principales avancées méthodologiques Vers l'intégration de modèles fins Réduction de modèle Application dans un contexte MDO • • • • Test de plusieurs méthodes : RN, krigeage, RBF Sur 2 physiques différents (aéro, structure) Sur des échantillons de même taille D3 0.1 -1 0.05 Cp Z/C -0.5 0 profils CCD_43 profil LHS_43 profil LHS_100 profil LHS_200 -0.05 -0.1 0 0.2 0.4 0.6 X/C 26 0.8 0 0.5 Calcul d’erreur du modèle réduit 1 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 X/C JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 1 3. Principales avancées méthodologiques Vers l’intégration de modèles fins • Résumé de l'état de l'art : • • • • • • Comparaison de méthodes pour utilisation dans un contexte de MDO Développement et capitalisation de méthodes : POLINOMES Utilisation au sein de la formulation BLISS Métamodèles robustes pour l'optimisation multidisciplinaire Enjeux : • • • 27 Une communauté scientifique extrêmement active sur cette thématique : plans d'expérience, construction et validation, modèles de substitution, applications industrielles Une transposition dans le monde de la MDO encore à systématiser Travaux Onera : • • Réduction de modèle Critères de choix des méthodes en fonction des physiques en jeu Règlage des paramètres pour validité sur toute la plage de design Utilisation en substitution ou enrichi au cours de l'optimisation JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 3. Principales avancées méthodologiques Outils d’exploration de l’espace de design • Enjeux : • Algorithmes d’optimisation • • Enjeux • Propagation D3 d’incertitudes • • 28 Algorithmes gradient ou d'ordre zéro selon le problème posé ; combinaison pour favoriser l'exploration Possibilité d'exploiter le gradient fourni par tout ou partie du modèle Prise en compte des incertitudes des modèles Propagation au travers de la chaîne multidisciplinaire Utilisation de l'information pour le multiniveau et la conception robuste JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 4. Une vue partielle de l'état de l'art Etat d'applicabilité des méthodes • Thématiques en jeu (rappel) : • • • • • Analyse et approximation Formulation et optimisation Intégration de processus Implémentation industrielle Notation des techniques (~ TRL) : • • Evaluation d'un niveau de diffusion moyen des différentes techniques Vue partielle : destiné à servir de base de discussion Barème 29 0 Pas du tout abordé 1 Abordé de façon empirique dans les études 2 Bibliographie scientifique/méthodologique établie 3 Implémentation sur cas académiques 4 Implémentation sur un cas complexe 5 Maîtrise de la méthode à un niveau de généralité suffisant JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 4. Une vue partielle de l'état de l'art Etat d'applicabilité des méthodes • Analyse et aproximation Item Enjeux Analyse et approximation 30 Intégration de codes fins (CFD/FEM) Pouvoir utiliser des codes CFD/FEM dans une boucle d'optimisation avec suffisamment de robustesse (paramétrisation, automatisation de maillage, gestion des erreurs, domaine de validité,…) Techniques de réduction de modèle dans un contexte MDO Réduire le coût d'appel à des codes complexes par une modélisation physique et/ou statistique réduite rendant compte des évolutions du phénomène original Modélisation multi-niveaux Disposer de codes de différentes granularités en fonction de l'étape de conception et/ou de la sensibilité du résultat à la discipline considérée. Géométrie paramétrée Savoir choisir un principe de paramétrage garantissant l'exploration de la famille de formes souhaitées et dont la finesse est adapté au niveau de modélisation JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 4. Une vue partielle de l'état de l'art Etat d'applicabilité des méthodes • Formulation et optimisation Formulation et optimisation 31 Objectifs et contraintes Formuler le problème d'optimisation en terme d'objectifs et contraintes, construire la MDA permettant de les obtenir Décomposition du processus Utilisation de formulations MDO pour décomposer la démarche d'optimisation en conservant la consistance système et en réduisant les itérations Stratégie d'optimisation Intégrer les ingrédients de la MDO (formulation, algorithmes, usage de RSM, multi-niveaux) dans une stratégie globale de traitement du problème Sensibilité et incertitudes Prendre en compte dans le processus de conception les dispersions de fabrication, les incertitudes de modélisation, les variations de spécification,…dans la recherche d'une solution robuste JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 4. Une vue partielle de l'état de l'art Etat d'applicabilité des méthodes • Intégration de processus Intégration de processus 32 Environnement MDO, boîte à outils Disposer d'un environnement de couplage de modèles et de bibliothèques d'outils, capitaliser les nouveaux développements, généraliser l'utilisation Infrastructure informatique distribuée Disposer de moyens d'échange de données/modèles réunissant les acteurs du processus de conception BDD, formats d'échange Rationaliser les données collectées lors d'une ou plusieurs études, disposer de formats type d'échange ou de paramétrisation Visualisation de l'espace de design Disposer d'outils de tri et d'analyse de données de grande dimension, extraction de critères pertinents d'aide à la décision JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 4. Une vue partielle de l'état de l'art Etat d'applicabilité des méthodes • Intégration de processus Implémentation industrielle Evaluation des coûts et gains Impliquer chaque entité de la structure organisationnelle dans le développement et l'utilisation du processus MDO Mise en œuvre d'un moyen partagé de suivi du processus de conception : état de développement des modèles, partage de la boucle MDO, distribution d'études paramétriques, échange de recommandations… Savoir quantifier les gains apportés par l'utilisation de techniques MDO (en particulier "retour sur investissement": rapport entre difficulté de développement process et réduction des cycles de design) Déploiement, formation Former les différents intervenants du processus à l'approche MDO, déployer largement les outils associés Découpage organisationnel Système d'information projet 33 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux 4. Une vue partielle de l'état de l'art Etat d'applicabilité des méthodes • Synthèse : • Par famille de thématiques Item Analyse et approximation Formulation et optimisation Intégration de processus Implémentation industrielle Moyenne • Pôles Moyenne d'excellence état de l'art 3,5 3,5 3,5 1,875 3,09375 1,5 1 2,25 0,75 1,375 Quelques constations : • En moyenne, l'implémentation "industrielle" de techniques avancées dans le champ de la MDO reste relativement marginale • L'accent est en général mis sur l'implémentation de processus et la communication entre les acteurs • Au niveau le plus avancé, les méthodes MDO ont atteint un niveau intermédiaire entre l'implémentation sur des cas simplifiés (globalement maîtrisée) et la mise en œuvre sur des cas de niveau industriel (de nombreux travaux en cours) • La diffusion, l'appropriation par tous les acteurs et l'implémentation dans un cadre industriel nécessitent encore un effort conjoint industrie/recherche 34 JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux Conclusion et perspectives • La conception et l’optimisation multidisciplinaires • • • Un investissement de long terme pour l’Onera • • • Un effort méthodologique important pour s’approprier les différents concepts scientifiques sous-jacents Une utilisation de plus en plus large, pour des domaines applicatifs variés (drones, missiles, avions, lanceurs,…) Vers l’application industrielle largement déployée • • 35 Un ensemble de méthodes et d’outils prometteurs pour améliorer la réactivité et l’efficacité en phase d’étude amont Une “science” théorique et expérimentale : un formalisme mathématique à adopter, un besoin d’expérimenter sur des cas concrets Un saut technologique reste à franchir pour une capacité intégrée Nécessite l’implication de tous les acteurs de la recherche et de l'industrie JSO MDO – 26 janvier 2012 – MDO : approche générique et enjeux
