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Vol 4 - Numéro 1

Incertitudes et fiabilité des systèmes multiphysiques


Articles parus

Simulation numérique et validation expérimentale de l’écoulement d’air autour d’un profil de pale d’éolienne de type S809

L’énergie éolienne est l’une des plus anciennes sources d’énergie utilisées par l’humanité. Aujourd’hui avec l’impact négatif de l’énergie fossile sur l’environnement, l’installation des parcs éoliens partout dans le monde connait un essor considérable. Pour améliorer sa performance et sa fiabilité, une bonne modélisation de l’écoulement d’air autour d’un profil de pale d’éolienne est très déterminante. Dans cet article une simulation numérique du profil aérodynamique S809 a été réalisé par ANSYS CFX en utilisant plusieurs modèles de turbulence et à différents angles d’attaque. Par la suite les coefficients de pression calculés sont comparés à des données expérimentales pour valider la précision de la simulation et choisir le modèle de turbulence adéquat.


Une étude exploratoire du procédé d’hydroformage des tôles

Cet article présente une étude exploratoire du procédé d’hydroformage d’une tôle. Avant de procéder aux simulations, on a réalisé un essai expérimental pour valider le modèle mathématique de simulation par éléments finis. Un contrôle géométrique expérimental permet de déterminer l’allure de la déformée afin de la comparer avec les allures de simulation. Les résultats de simulation ont permis de choisir les paramètres nécessaires pour avoir une bonne déformée.


Optimisation Multiobjectif du profil NACA0012 basée sur l’algorithme génétique de Tri Non-dominé

Les techniques d’optimisation multidisciplinaires sont de plus en plus appliquées dans le domaine de l’aérodynamique en raison du développement rapide des ordinateurs à haute performance, des méthodes numériques et des algorithmes d’optimisation. Ces techniques, associées à la dynamique numérique des fluides (CFD), qui vise à intégrer des relations et des algorithmes mathématiques pour analyser et résoudre les problèmes d’écoulement des fluides, impliquent l’utilisation de ces méthodes et algorithmes numériques pour améliorer les solutions d’écoulement des fluides. L’analyse CFD d’un profil aérodynamique détermine sa capacité en produisant des résultats tels que les forces de portance et de traînée, et l’application d’un algorithme d’optimisation implique la manipulation de ces performances aérodynamiques en fonction des exigences. Dans ce travail, une étude numérique, en utilisant le logiciel ANSYS/FLUENT, de l’écoulement transsonique bidimensionnel sur un profil d’aile NACA0012 a été menée et comparée aux données expérimentales fournies. Ensuite, un algorithme d’optimisation multiobjectif, basé sur l’algorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm), a été couplé à ANSYS/FLUENT afin d’obtenir un meilleur contrôle des performances des coefficients aérodynamiques du profil.


Méthode d’identification numérique du Comportement Mécanique et Dynamique des Matériaux utilisés dans le Calcul Automobile

Une modélisation cohérente et raisonnable du comportement du matériau et sa rupture sous les effets couplés de la déformation, de la vitesse de déformation et de la température par rapport à la contrainte d’écoulement du matériau est remarquablement cruciale afin de concevoir et d’optimiser les paramètres qui caractérisent le matériau numériquement et minimiser le maximum d’erreur entre la simulation et l’expérience. Le modèle de contrainte d’écoulement Johnson-Cook a été adopté pour modéliser et prédire le comportement de l’écoulement des matériaux à une vitesse de déformation et températures moyennes. De plus, le travail qui a été fait dans cet article est d’expliquer chaque phase d’identification des paramètres du modèle construit et comment examiné systématiquement par rapport aux données expérimentales. Ensuite, pour prédire le comportement d’endommagement aux matériaux, le modèle de rupture proposé par Johnson et Cook a été utilisé pour déterminer les paramètres de rupture du modèle, en se basant au début sur la détermination de la triaxialité pour une température ambiante et sous une condition de vitesse de déformation quasi-statique. La méthode expliquée dans ce travail est la plus utilisée dans l’industrie automobile pour caractériser les matériaux appropries aux calculs numériques type choc.


Optimisation thermique du transistor à haute mobilité d’électron (HEMT) par la méthode CMA-ES

L’optimisation vise à assurer une conception robuste des systèmes avec un cout minimal, ce travail s’intéresse à l’optimisation du transistor à haute mobilité d’électrons (HEMT), il est un élément très important dans les systèmes mécatroniques à haute puissance. Il contient dans sa structure plusieurs couches de matériaux, les paramètres géométriques et thermiques de ces couches influencent la température de fonctionnement du transistor, d’où sur sa performance. En utilisant la méthode de CMA-ES codée sur Matlab, un modèle éléments finis développé sur Comsol multiphysics et un couplage entre les deux logiciels, on a optimisé ces paramètres afin de réduire la température maximale du fonctionnement du HEMT, pour que le transistor assurent sa fonction avec moins d’influence sur les autres caractéristiques.


Modélisation d’un réseau de distribution BT avec câbles préassemblés en Aluminium

L’accroissement de l’utilisation des câbles préassemblés en Aluminium en remplacement des anciennes lignes en cuivre requiert une attention particulière. Dans cet article, il s’agit d’établir les équations mathématiques qui définissent le fonctionnement d’un réseau construit avec des câbles en Aluminium préassemblés (CAP). Pour illustrer cette modélisation mathématique, un réseau test ayant 4 câbles de configuration 460 IEEE a été créé. Nos analyses se basent principalement sur le taux de déséquilibre et les chutes de tension que ces lignes ainsi constituées peuvent générer. Nous proposons un algorithme « Backward/Forward modifié » pour exécuter cette analyse. Sur le réseau test, deux dispositions de câbles ont été abordées à savoir une première dite « en polygone » et une seconde disposition dite « linéaire ». La première disposition nous donne un taux de déséquilibre de tension de 0,0083% et une chute de tension maximum de 1,5%. La deuxième disposition nous offre des résultats extrêmement proches. Ainsi on peut considérer que la disposition a un impact négligeable sur les performances de la ligne.


Autres numéros :

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Volume 17- 1

Optimisation et Fiabilité
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