Modèles de substitution couplés à de l'apprentissage automatique pour approcher des phénomènes complexes mettant en jeu des simulations aérodynamiques et aérothermiques

Surrogate models coupled with machine learning to approximate complex physical phenomena involving aerodynamic and aerothermal simulations

• Auteur / Autrice : Romain Dupuis
• Direction : Jean-Christophe Jouhaud, Pierre Sagaut
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Dynamique des fluides
• Date : Soutenance le 04/02/2019
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, énergétique, génie civil et procédés (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre Européen de Recherche et Formation Avancées en Calcul Scientifique (Toulouse) - Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique / CERFACS
• Jury : Président / Présidente : Angelo Iollo
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Christophe Jouhaud, Pierre Sagaut, Angelo Iollo, Maria Vittoria Salvetti, Piotr Breitkopf
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Maria Vittoria Salvetti, Christophe Corre

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dynamique des fluides

Aérodynamique

Mots clés libres

Modèle de substitution

Apprentissage automatique

Modèle réduit

Méthode locale

Aérodynamique

Aérothermie

Surrogate model

Machine Learning

Reduced order model

Local method

Aerodynamics

Aerothermal analysis

Résumé

Les simulations numériques représentent un élément central du processus de conception d’un avion complétant les tests physiques et essais en vol. Elles peuvent notamment bénéficier de méthodes innovantes, telle que l’intelligence artificielle qui se diffuse largement dans l’aviation. Simuler une mission de vol complète pour plusieurs disciplines pose d’importants problèmes à cause des coûts de calcul et des conditions d’opérations changeantes. De plus, des phénomènes complexes peuvent se produire. Par exemple, des chocs peuvent apparaître sur l’aile pour l’aérodynamique alors que le mélange entre les écoulements du moteur et de l’air extérieur impacte fortement l’aérothermie autour de la nacelle et du mât. Des modèles de substitution peuvent être utilisés pour remplacer les simulations haute-fidélité par des approximations mathématiques afin de réduire le coût de calcul et de fournir une méthode construite autour des données de simulations. Deux développements sont proposés dans cette thèse : des modèles de substitution utilisant l’apprentissage automatique pour approximer des calculs aérodynamiques et l’intégration de modèles de substitution classiques dans un processus aérothermique industriel. La première approche sépare les solutions en sous-ensembles selon leurs formes grâce à de l’apprentissage automatique. En outre, une méthode de reéchantillonnage complète la base d’entrainement en ajoutant de l’information dans des sous-ensembles spécifiques. Le deuxième développement se concentre sur le dimensionnement du mât moteur en remplaçant les simulations aérothermiques par des modèles de substitution. Ces deux développements sont appliqués sur des configurations avions afin de combler l’écart entre méthode académique et industrielle. On peut noter que des améliorations significatives en termes de coût et de précision ont été atteintes.

Numerical simulations provide a key element in aircraft design process, complementing physical tests and flight tests. They could take advantage of innovative methods, such as artificial intelligence technologies spreading in aviation. Simulating the full flight mission for various disciplines pose important problems due to significant computational cost coupled to varying operating conditions. Moreover, complex physical phenomena can occur. For instance, the aerodynamic field on the wing takes different shapes and can encounter shocks, while aerothermal simulations around nacelle and pylon are sensitive to the interaction between engine flows and external flows. Surrogate models can be used to substitute expensive high-fidelitysimulations by mathematical and statistical approximations in order to reduce overall computation cost and to provide a data-driven approach. In this thesis, we propose two developments: (i) machine learning-based surrogate models capable of approximating aerodynamic experiments and (ii) integrating more classical surrogate models into industrial aerothermal process. The first approach mitigates aerodynamic issues by separating solutions with very different shapes into several subsets using machine learning algorithms. Moreover, a resampling technique takes advantage of the subdomain decomposition by adding extra information in relevant regions. The second development focuses on pylon sizing by building surrogate models substitutingaerothermal simulations. The two approaches are applied to aircraft configurations in order to bridge the gap between academic methods and real-world applications. Significant improvements are highlighted in terms of accuracy and cost gains