Workshop APP du FSN Calcul intensif et simulation numérique CNAM

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1 Workshop APP du FSN Calcul intensif et simulation numérique CNAM

2 12 Projets 4 mn de Présentation 2mn de Q&R Projets AAP Simu&HPC N Projets Contacts 1 CLIMB Eric FOQUET 2 Cloud 3D Factory Ymane AMRANE 3 Sous Projet PACHA Jacques PERE-LAPERNE 4 MIMe Patrick GRIMBERG 5 SYCOMAP Jean ROHMER 6 GPU Systems Samy CHBINOU 7 CASCADE Jean Paul PRULHIERE 8 RELSYS Jérôme DE REFFYE 9 Valdriv Guillaume GRUEL 10 AM-3D PRINTING Jacques DUYSENS 11 SMART MONITORING Houcem HAMZA 12 QUANTIMAGE Thomas GRIFFOUIN

3 CLIMB Porteur: CS SI Durée 36 mois Co-label: LUTB Socle : Développement d un environnement logiciel HPC et d outils pour des simulations multiphysiques en mécanique des fluides. Objectifs CLIMB : 1. Développer la LBM (Lattice Boltzmann Method) comme un outil incontournable de la CFD : utiliser LaBS comme un levier de progression tant scientifique que technique et commercial pour l ensemble des partenaires 2. Effectuer une percée technologique et offrir un logiciel destiné à un marché plus important, en adressant notamment des problématiques hors de portée actuellement par les méthodes classiques et les environnements de simulation HPC d aujourd'hui (Cloud, workflows pour le couplage de codes) Verrous technologiques : Simulation massivement parallèles avec une nouvelle technologie de CFD : LBM Déployer et faire avancer la technologie LBM sur des aspects multiphysiques en rupture: Aérothermique en régime transitoire avec co-simulation fluide/structure Aéroacoustique, Acoustique et Aérodynamique haut nombre de Mach Dispersion atmosphérique / Eolien / Santé Raccourcir le temps global des simulations en proposant des ruptures sur les outils de pré et de post traitement

4 CLIMB Porteur: CS SI Durée 36 mois Co-label: LUTB Durée 36 mois Coût total X.X M Coût en IDF X.X M Aide X.X M Colabel LUTB Commercialisation Marchés visés : Transport : aéronautique / automobile / ferroviaire Sécurité / Urbanisme / Industrie : Confort et sécurité du piéton / Météo micro échelle / BTP / Simulation de rejets de polluants Simulation numérique : Outils et savoir-faire des partenaires PME/ETI Potentiels : Environnement : Simulation éoliennes Santé : Ecoulements sanguins LaBS On Demand Retombées : Vente des licences LaBS et outils PME/ETI Revenu du support (PME /ETI) Recrutements CLIMB/Post CLIMB (PME/ETI) 5 ans post CLIMB 52 recrutements CLIMB 15 8 recrutements CLIMB

5 CLIMB Porteur: CS SI Durée 36 mois Co-label: LUTB Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés End users : Aéronautique Ferroviaire Eolien BTP Urbanisme Santé Technologies processeurs alternatives Industriels PME / ETI Intégrateurs / Constructeurs

6 CLIMB Porteur: CS SI Durée 36 mois Co-label: LUTB Contact du projet Eric FOQUET CS SI /

7 Porteur: Aerys Cloud 3D Factory Durée 12 mois / coût - M (aide -M ) Objectifs du projet - Calcul intensif - Parallélisation de calculs d optimisation de maillages 3D (simplification, compression, streaming) - Parallélisation des calculs d illumination globale (GPU dans le cloud) - Parallélisation des calculs de maillage de navigation («navigation mesh») - Interface dédiée de gestion des calculs en mode SaaS avec montée en charge optimisée (coût vs priorité) sur un cloud élastique - API pour utilisation dans des applications métier dédiées - Euristiques liées à l optimisation de maillages 3D prévus pour de l impression -Simulation numérique - Algorithmes de détection/tracking pour implémentation d interactions naturelles avec des maquettes numériques via l utilisation de capteurs 3D - Gestion intelligente de la charge pour l affichage de maillages 3D haute résolution optimisés pour le web/les mobiles - Applications métier de réalité virtuelle/augmentée/mixte tirant partie de contenu CAO d origine massif («big data 3D») et accessibles au plus grand nombre

8 Porteur: Aerys Cloud 3D Factory Durée 12 mois / coût - M (aide -M ) Verrous technologiques Variété des supports ciblés : PCs, web et mobiles Automatisation et suivi des tâches d optimisation Optimisation coût vs priorité pour des applications commerciales fiables avec un prix cohérent Etat de l art faible, peu ou pas d applications pratiques démontrées Couplage fort entre les techniques d optimisation et les applications métier

9 Porteur: Aerys Cloud 3D Factory Durée 12 mois / coût - M (aide -M ) Durée 12 mois Marchés visés Coût total X.X M Coût en IDF X.X M Aide X.X M Colabel - Type Partenaire Effort R&D Aides Dpt - Automobile - Aéronautique - Luxe - Jeux vidéos - Urbanisme Retombées économiques PME Aerys XXX k XXX k 94 Ayotle XXX k XXX k 75 - Création de 3 emplois (CDI) - Dépôt de brevets (au moins 3) - Création d une offre commerciale et vente de licences

10 Porteur: Aerys Cloud 3D Factory Durée 12 mois / coût - M (aide -M ) Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés Développement d outils de gestion (lancement, surveillance ) de processus parallélisés dans le cloud Expression de besoins métier liés aux maquettes numériques et à leur utilisation en temps réel Intégrateur/administrateur cloud Industriel utilisant la CAO et voulant exploiter cette expertise pour augmenter ses processus

11 Porteur: Aerys Cloud 3D Factory Durée 12 mois / coût - M (aide -M ) Contact du projet Le Roux Jean-Marc Aerys

12 Porteur: Algo Tech Sous Projet PACHA Durée 36 mois / coût 1,5 à 2M (aide 0,7 à 1M ) Co-label: - Objectifs du projet 1- Utiliser les systèmes de calcul à hautes performances pour permettre la simulation effective et poussée des effets électromagnétiques sur le câblage électrique. L électrique prend une importance considérable dans les systèmes embarqués. Blinder ou non un câble devient alors un enjeu important en terme de sécurité, de poids embarqué et donc de performance et consommation. Seule la simulation permet d apporter une réponse satisfaisante et effective. L informatique et l électronique sont vitales pour le fonctionnement des organisations. Comment sécuriser un bâtiment contre des «attaques électromagnétiques» visant à détruire tout ou partie de systèmes sensibles, là aussi seule la simulation en amont des effets permet d apporter une réponse satisfaisante, en mesurant la vulnérabilité et l efficacité des parades élaborées.

13 Porteur: Algo Tech Sous Projet PACHA Durée 36 mois / coût 1,5 à 2M (aide 0,7 à 1M ) Co-label: - Objectifs du projet 2- Aujourd hui l accès au calcul haute performance est réservé à des spécialistes ou des universitaires et n est absolument pas ou très peu accessible pour des PME. L ambition du sous projet est de créer une plateforme permettant un accès simple au HPC: Par la création d outils permettant de passer en mode transparent et en conservant l environnement d utilisation du calcul matriciel sur mono processeur sur PC vers du multi processeurs sur des plateformes HPC, en fonction des besoins et des disponibilités De développer des Interfaces avec des outils existants du type Pastix de l Inria et en les packageant pour les rendre plus simple et à la portée de non spécialistes

14 Porteur: Algo Tech Sous Projet PACHA Durée 36 mois / coût 1,5 à 2M (aide 0,7 à 1M ) Co-label: - Verrous technologiques La résolution de simulation électrique en utilisant la méthode LU se fait facilement sur un PC car on réussit assez facilement à diagonaliser la matrice et on reste sur une fréquence 50Hz. Par contre dans le domaine électromagnétique la diagonalisation est bien moindre et par ailleurs pour avoir une courbe signifiante il faut assurer un balayage sur des fréquences allant de 50Hz à 10MHz et avec entre 500 à 1000 points pour disposer d une courbe significative et là le HPC prend tout son sens. Aujourd hui accéder au HPC pour une PME est forcément compliqué, passe au travers de spécialistes dont elle ne dispose en général pas, se fait en mode batch avec des temps un peu aléatoires,.. Plus de dix ans d expériences accumulées dans les projets de simulation électrique et électromagnétique, nous font comprendre intimement le besoin de HPC pour une PME: Projet Fresh (CEE), Osmoses et Sonate (aerospace valley), Rapid Hot (DGA)

15 Porteur: Algo Tech Sous Projet PACHA Durée 36 mois / coût 1,5 à 2M (aide 0,7 à 1M ) Co-label: - Durée 30 mois Marchés visés Coût total 1,5 à 2M Coût en IDF 0,75 à 1 M Aide 0,5 M Colabel - Le marché de la schématique électrique pèse environ 30M par an et entre 150 et 200M au niveau européen et probablement plus de 500M au niveau mondial. Type Partenaire Effort R&D Aides Dpt Groupe 1 XXX k XXX k 75 Groupes Groupe 2 XXX k XXX k 77 Groupe 3 XXX k XXX k 78 Sté AlgoTech 1200 k 540 k PME Sté B XXX k XXX k 92 Sté C XXX k XXX k 93 Labos Labo Inria 300 k 150 k Ecole ESTIA 300k 150k 64 Retombées économiques Permettre de proposer des réponses efficaces à la problématique du câblage embarqué avec un impact sur toute la chaine de soustraitance. Permettre un accès simple aux PME au calcul matriciel sur HPC avec un impact important sur leur capacités à simuler et innover. Créer les bases d une plateforme d accès packageable et revendable.

16 Porteur: Algo Tech Sous Projet PACHA Durée 36 mois / coût 1,5 à 2M (aide 0,7 à 1M ) Co-label: - Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés Algorithme Méthodes de calcul Concepteur de systèmes embarqués PME confronté aux problèmes d accès au HPC Laboratoire spécialisé HPC Maitre d œuvre Ensemblier de rang 1 ou 2 confronté aux problèmes de câblage embarqué

17 Porteur: Algo Tech Sous Projet PACHA Durée 36 mois / coût 1,5 à 2M (aide 0,7 à 1M ) Co-label: - Contact du projet Nom / Prénom: Péré-Laperne Jacques Société: AlgoTech Informatique Téléphones: / Courriel:

18 Projet pilote 4 VALdriv : MIMe Porteur: DPS- Durée 36 mois/coût 8.0 M (aide 3.5 M ) Co-label: Mov eo Objectifs du projet : MIMe Module d Intégration Mécatronique Répondre à un sous ensemble du projet 1 PLM innovant de VALdriv Améliorer le processus de conception en permettant une collaboration instantanée et efficace dans les phases amont. Collaboration d un projet : intra/inter-entreprise inter-technologie (mécanique, électronique ) Multi-échelle (routage 3D, CAO électronique )

19 Objectifs du projet Projet pilote 4 VALdriv : MIMe Porteur: DPS- Durée 36 mois/coût 8.0 M (aide 3.5 M ) Co-label: Mov eo intra/inter-entreprise Permettre des interactions entre bases de données et/ou entre données de la simulation numérique : Recherches croisées entre base de données produits de différents partenaires Extraction de données capitales de la collaboration Enrichir une base de données par l ajout de connaissances issues du retour d expérience (RETEX) inter-technologie (mécanique, électronique, logiciel, contrôle ) Mise en place d une démarche de Multi Disciplinary Optimisation (MDO) pour échanger et optimiser les données capitales de la mécatronique Mise en place de mécanismes d aides à la décision permettant à différentes entités de valuer l espace de conception, notamment par la mise en commun de plans d expériences Développement d un framework logicielle permettant de favoriser la communication interlogiciels Multi-échelle (routage 3D, CAO électronique ) Réaliser un prototype de CAO mécatronique intégré qui doit permettre de concevoir directement dans un environnement 3D des routages simples

20 Verrous technologiques Les outils actuels ne permettent pas la simulation complète d un produit mécatronique Il n y a pas de cohérence numérique entre le logiciel embarqué et le reste du produit, ni de processus garantissant la gestion des modifications et leur traçabilité Accès aux bases de données des tiers Projet pilote 4 VALdriv : MIMe Porteur: DPS- Durée 36 mois/coût 8.0 M (aide 3.5 M ) Co-label: Mov eo Il n existe pas de format neutre d échange de données pour communiquer entre logiciels de simulation numérique de la filière mécatronique Les outils de conception n ont pas la capacité de déléguer la gestion de la données à un outil tiers avec la mise en œuvre de technologie informatique ouvertes Les règles et les principes de routages 2D doivent être transposés et redéfinis pour le contexte 3D. Les données électriques doivent être prises en compte dans l environnement de CAO. Utilisera les livrables des projets O2M et ADN

21 Durée 36 mois Coût total 8.0 M Coût en IDF 6.7 M Aide 3.5 M Colabel VALdriv Type Partenaire Effort R&D Aides Dpt Projet pilote 4 VALdriv : MIMe Porteur: DPS- Durée 36 mois/coût 8.0 M (aide 3.5 M ) Co-label: Mov eo Marchés visés Pour exemple, pour un grand équipementier automobile dont le chiffre d affaire est de 12 Milliards d euros, 70% des lignes produits utilisent de la mécatronique Retombées économiques PSA 840 k 210 k 92 Valeo Groupes 500 k 125 k 75 Renault - k - k 78 Dassault Systèmes? - k - k 78 DPS k k 78 PME DeltaCAD 650 k 295 k 60 Soyatec 500 k 225 k 91 Labos UTC 700 k 350 k 60 Supmeca? - k - k 93 CESI? - k - k De nombreux acteurs touchés par ce projet. Les acteurs de VALdriv : PSA, Renault, Valeo, Michelin, Faurecia, Plastic Omnium Les constructions automobiles françaises représentent 7% de la production mondiale De manière plus globale, les domaines : Transport Energie Défense

22 Projet pilote 4 VALdriv : MIMe Porteur: DPS- Durée 36 mois/coût 8.0 M (aide 3.5 M ) Co-label: Mov eo Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés Intelligence artificielle Logique flou Aide à la décision MDO

23 Projet pilote 4 VALdriv : MIMe Porteur: DPS- Durée 36 mois/coût 8.0 M (aide 3.5 M ) Co-label: Mov eo Contacts du projet DPS Digital Product Simulation Patrick GRIMBERG Antoine NAVARRO VALEO Denis BARBIER

24 SYCOMAP Porteur: Durée: / coût 3 à 6 M (aide 1.5 à 2.5 M ) Co-label: - Objectifs du projet Calcul SYmbolique et COMbinatoire MAssivement Parallèle Exploiter les futures architectures Exascale essentiellement conçues pour la simulation numérique dans des applications dites «non numériques»: combinatoires et symboliques: -- traitement de très grands graphes (réseaux sociaux, génétique, corpus textuels ) -- programmation par contraintes -- CEP: (Complex Event Processing), programmation par règles -- Fusion d Informations Multimodales (texte et multimedia) -- Simulation à évènements discrets Exemples de domaines d application: Renseignement Militaire et Sécurité Civile, Surveillance de tous types de grands réseaux, Optimisation de Ressources Matérielles et Humaines, Veille et Anticipation Concurrentielle, Applications du Web Sémantique, Monitoring d Installations Complexes avec Apprentissage Verrous Technologiques -- l optimisation dans ces domaines repose essentiellement sur des modèles séquentiels, faiblement parallèles (NUMA) ou trivialement parallèles (GPU) -- navigation interactive dans des données symboliques et non numériques -- mise au point d outils de représentation de l information uniformes facilitant la fusion de données hétérogènes -- validation et cotation de l information -- placement des informations en mémoire, localité

25 SYCOMAP Porteur: Durée mois / coût 3 à 6 M (aide 1 à 2.5 M ) Co-label: - Durée mois Coût total 3 à 6 M Coût en IDF 2 à 4 M Aide 1 à 2.5 M Colabel - Type Partenaire Effort R&D Aides Dpt Groupe 1 XXX k XXX k 75 Groupes Groupe 2 XXX k XXX k 77 Groupe 3 XXX k XXX k 78 Marchés visés Exemples: Surveillance du Web et de tout grand système en Réseau Optimisation et Simulation «discrète» de systèmes complexes: urbanisme, transport, logistique Très grandes bases de connaissances (wikipedia-like, open data) Recherche d informations critiques de grand volume (Défense, Sécurité, Juridique, Fraude ) Sté A XXX k XXX k 91 PME Sté B XXX k XXX k 92 Sté C XXX k XXX k 93 Labos Labo 1 XXX k XXX k 95 Ecole 2 - k - k 01 Retombées économiques TBC

26 SYCOMAP Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés Algorithmique non numérique et combinatoire: graphes, contraintes Modélisation de systèmes complexes discrets Architectes de systèmes parallèles Représentation sémantique de l information Management de très grands corpus textuels (moteurs de recherche) Génie logiciel d ensemble Concepteurs / constructeurs d architectures parallèles Maîtres d Oeuvre de systèmes complexes (Défense, Sécurité, Surveillance, Optimisation des Ressources) ETI / PME avancées dans les nouveaux media : réseaux sociaux, web mining, moteurs de recherche Editeurs de logiciels du domaine Laboratoires de recherche en traitements des graphes et des informations sémantiques

27 SYCOMAP Contact du projet ROHMER Jean ESILV Pôle Universitaire Léonard de Vinci

28 GPU SYSTEMS Porteur: gpusystems Durée x mois / coût x.x M (aide xx M ) Co-label: - Objectifs du projet -Faciliter le développement de logiciel de simulation numérique HPC / Cloud Computing. -Optimiser les performances en temps de développement, temps d exécution, consommation électrique : Plus de performances, moins de code. - Faciliter la portabilité entres systèmes hétérogènes du gros cluster au mini smartphone. Verrous technologiques À préparer dans votre argumentaire oral : - Besoin de calculs de simulations performants. - Citer les projets dont vous vous inspirez (projets précédents), potentiellement concurrents ou simplement existant et connexe : le but étant de montrer l apport de votre projet par rapport à l existant.

29 GPU SYSTEMS Porteur: xxx Durée x mois / coût x.x M (aide xx M ) Co-label: - Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés Investisseurs financiers Partenaires ayant besoin de HPC: calculs mathématiques rapides et optimisés: Academique Recherche Industrie Finance

30 GPU SYSTEMS Porteur: xxx Durée x mois / coût x.x M (aide xx M ) Co-label: - Contact du projet CHBINOU / Samy GUSYSTEMS

31 Session d émergence de projets 28 Novembre 2013 à 14h30 Proposition d un projet (porteur :TURBOMECA) THEME COEUR DE FILIERE DU NUMERIQUE Date de clôture de l AAP 31 mars 2014 à 12h00 CASCADE Concentré de technologies d avenir AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 31

32 Introduction CASCADE Concentrer et appliquer des technologies d avenir sur un composant industriel soumis à un cahier des charges très exigeant Objectif du projet fédérer plusieurs domaines de la physique, des matériaux et de la conception mécanique et de la simulation autour de technologies qui ont comme point commun le recours au HPC et aux méthodologies numériques avancées Enjeu du projet rendre matures et transposables en milieu industriel un ensemble cohérent de technologies AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 33

33 Distributeur Haute Pression d une turbine aéronautique AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 34

34 Le composant industriel proposé: Le DHP (Mission et caractéristiques) Stator Rotor Carte d identité Nom : Distributeur Haute Pression (DHP) Activité : Transformer l'énergie de pression et de température contenue dans les gaz chauds sortants de la chambre de combustion en énergie cinétique pour faire tourner la turbine 1er étage Design : Prépondérant pour atteindre le cycle thermodynamique ciblé et obtenir les performances attendues du moteur Contraintes : Une des pièces les plus chaudes du moteur avec des Températures des gaz chauds sortant de la chambre de combustion entre 1300 C et 1500 C Caractéristiques Écoulement à 1500K Mach ~0.95 Dimensionnel à 0.01mm Alliage de base nickel Pièce de fonderie Risque de fusion du bord d attaque : Refroidissement par air frais (300 C) interne (impingement) et/ou externe (film cooling) avec un débit d'air prélevé qui pénalise le rendement global de la machine) AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 35

35 Un panel de Technologies utilisées Le DHP répond à un cahier de charges très exigeant du fait de l environnement très sévère en aval de la chambre de combustion Aérodynamique : Dévier l écoulement de façon maitrisée Dimensionnel de la pièce maitrisé, réduction des écoulements secondaires, maitrise des étanchéités Thermique : Assurer en tout point T < T critique Les alliages de Nickel supportent ~1200 C, or l environnement dépasse ces températures => besoin de refroidir le composant (impact, film, revêtements thermiques..) Performances mécaniques : Contraintes thermomécaniques maitrisées Mise en œuvre de fonderies à solidification dirigée Prise en compte des interactions fatigue, fluage, oxydation.... AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 36

36 Un système à lui tout seul Recours aux technologies de refroidissement pour assurer la tenue structurelle AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 37

37 Etat de l art des outils de conception La conception du DHP fait aujourd hui largement appel aux technologies numériques Aérodynamique, thermique et mécanique sont abordées avec des codes CFD et Eléments Finis. Néanmoins les pratiques actuelles sont insuffisantes et doivent progresser en tirant parti des technologies les plus récentes. On poursuit notamment quatre grands enjeux 1 assurer la continuité numérique de l ensemble du processus de conception 2 aller au-delà pour la modélisation physique et aussi multi-physique 3 mettre en œuvre l Optimisation Multidisciplinaire 4 prendre en compte le système environnant pour plus de fidélité Touts ces besoins reposent sur des modèles virtuels faisant appel a la simulation numérique et au calcul HPC AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 38

38 4 grands domaines technologiques à explorer WP1 Design et Fabrication WP2 Modélisation physique WP3 Optimisation WP4 Composant dans son environnement AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 39

39 WP1/ Design et Fabrication Paramétrisation de la CAO Créer des modèles CAO intelligents et automatisés Rendre agile la phase de conception et permettre l optimisation Tolérancement 3D / Conception sans plans La définition est portée par le modèle 3D Modélisation de procédés de fonderie Optimiser le remplissage et le refroidissement du composant AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 40

40 WP2/ Modélisation physique Haute fidélité Aérodynamique et aérothermique Modélisation aérodynamique RANS/URANS incluant les effets multi-échelle (film..) Modélisation LES pour une meilleure prise en compte de la turbulence et la transition Multiphysique Couplage aéro-thermique avec le solide en transitoire modèles multiphysiques, représentatifs du comportement thermomécanique d ensemble Mécanique des structures et durée de vie (DDV) Méthodes probabilistes pour l identification des matériaux (UQ) Développer des modèles de DDV couplés : fatigue/fluage/ oxydation Optimisation des algorithmes de calcul pour les rendre industriels (Algo et portage GPU) Approches probabilistes/fiabilistes pour la DDV AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 41

41 WP3/ Optimisation mono et multi-disciplinaire Bâtir des processus d optimisation mono-disciplinaire Sur la base des modèles CAO paramétrés Pour l aérodynamique, la thermique et la mécanique Stratégies multi niveaux et algorithmes avec enrichissement Aller vers la modélisation multi-disciplinaire Combiner les approches aéro / thermique / mécanique Cfaire une conception robuste Approches statistiques et UQ Méthodes d état Adjoint AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 42

42 WP4/ Composant dans son environnement Prise en compte du système environnant pour plus de fidélité Création de méta-modèles Stratégies de couplage entre composants (chambre-turbine par exemple) Modèles étendus AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 43

43 Conclusion CASCADE est un concentré de technologies d avenir appliqué sur un composant industriel soumis à un cahier des charges très exigeant. Le projet fédère plusieurs domaines de la physique, des matériaux et de la conception mécanique et de la simulation autour de technologies qui ont comme point commun le recours au HPC et aux méthodologies numériques avancées La structure du projet est de type «Design Workflow» permettant ainsi de préfigurer le futur processus de conception Les phases amont (CAO paramétriques, tolérancées) et aval (optimisation, UQ, robust design, système) se situent en rupture par rapport aux pratiques courantes Les modélisations physiques ciblées sont novatrices et mettent l accent sur le multiéchelle et le multiphysique L enjeu est de rendre matures et transposables en milieu industriel un ensemble cohérent de technologies AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 44

44 Planning Novembre - Décembre 2013 : fondation du projet et recherche de partenaires Janvier 2014 : consolidation du partenariat et des contenus techniques Février-Mars 2014 : rédaction de la proposition technique AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 45

45 Les partenaires pressentis Grands groupes TURBOMECA (Porteur) SNECMA PME DPS GDTECH Recherche de partenaires Laboratoires CERFACS CENAERO ENSAM ONERA P TREFLE Lorenzo PONS TURBOMECA Jean-Paul PRULHIERE METEXO AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 46

46 Nouvelles technologies (recensement par métiers) Brique Type d étude (non limitative) Sorties Paramétrisation CATIA modèles intelligents, automatisés pour la création de la CAO Techno Tolerancement 3D et DSL Modélisation de procédés de fonderie et soudure Conception sans plan : Définition portée par le modèle 3D Brasage : Modélisation du soudage de l insert Fonderie : modélisation du remplissage Aero Thermique Mécanique Optimisation Système étendu Effets techno avec CLG et Chimère Modélisation de la turbulence et la transition Nouvelles microfluidiques Trefle modélisation LES in/out et couplage Scan de colo Thermomecanical modelling Lifing + formulation de Modèles matériaux Mise en commun des 4 sujets précédents Couplage avec la chambre en amont et le rotor en aval Modélisations aéro avancées Bases de données expérimentales précises et facilement acquérables Aérothermique couplée interne/externe avec le solide Numérisation des vrais composants modèles multiphysiques, representatifs du comportment thermomécanique d ensemble Interaction entre modes d endommagement (fatigue/fluage/revêtements) Optimisation des algorithmes des modèles DDV couplés comportement/endommagement (nous avons des gains de tps de restitution à faire), Approches probabilistes/fiabilistes pour la DDV Portage sur GPU Méthodes probabilistes pour l identification des matériaux (UQ) Optimisation :stratégies multiniveaux et algorithmes avec enrichissement Optimisation multi-disciplinaire Conception robuste, approches statistiques et UQ Méthodes d état Adjoint Prise en compte des intéractions avec les composants amont/aval Lien avec lesmodèles système moteur et performance (SAS) Construction d un modèle simplifié (ROM) Moyens Outils ciblés et Moyens HPC Catia, AVBP, AVTP, Workbench, Optimus, Fluent, AAP «Calcul Intensif et Simulation Numérique» 47

47 Porteur: PI-RAMSES RELSYS phase 1 Durée 24 mois / coût 250 k (aide demandée 200k ) Co-label: TO Be Defined Objectifs du projet Développer le prototype d un outil de simulation numérique de la fiabilité dynamique d un système à travers celle de ses composants. Ultérieurement ( phase 2) : Permettre aux grandes sociétés de disposer d un outil de calage de la maintenance en fonction de la disponibilité objectif et du niveau de fiabilité obtenue le tout en adaptant le prototype à chaque besoin spécifique. Simuler l influence et l évolution des paramètres externes et des acteurs sur l évolution de la fiabilité d un système au ours du temps. Pouvoir utiliser un outil de calcul précis des probabilités et taux de défaillance d un système via ses composants et ainsi de valider quantitativement les normes de sûreté de fonctionnement. Verrous technologiques Une maquette de faisabilité existe et «tourne» sur un exemple concret de système. Les verrous scientifiques ont donc été résolus. Il reste à développer un prototype qui devra résoudre les problèmes de calcul intensif et des couplages de code.

48 Porteur: PI-RAMSES Durée 24 mois Coût total 250 k Coût en IDF 250k Aide 200 k RELSYS phase 1 Durée 24 mois / coût 250k (aide demandée 200 k ) Marchés visés Co-label: TBD Les grandes entreprises qui ont des risques technico-économiques à maîtriser lors du démarrage de l étude et de la conception d un nouveau produit ou système. Type Partenaire Effort R&D Aides Dpt Groupes PME Colabel - Groupe 1 To Be Defined TBD 75 Groupe 2 TBD TBD 77 Groupe 3 TBD TBD 78 Sté A TBD TBD 91 Sté B TBD TBD 92 Sté C TBD TBD 93 Labos Labo 1 TBD TBD 95 Ecole 2 TBD TBD 01 Le business model pressenti est celui d un logiciel libre avec prestations d assistance technique autour. Le Chiffre d affaires généré après finalisation et présentation du prototype en phase de début d activité commerciale est estimé à 0,5 M (phase 1) En phase de maturité, le CA est estimé à 2,5 M. (phase 2) Retombées économiques La société Pi-Ramses passe de l état de société de conseil à celui d une société de service informatique avec l embauche de 4 stagiaires au début ( phase 1) pour arriver à une dizaine d ingénieurs de recherchedéveloppement ( phase 2)

49 Porteur: PI-RAMSES RELSYS phase 1 Durée 24 mois / coût 250 k (aide demandée 200 k ) Co-label: TBD Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés mathématiques appliquées : physique mathématique, processus stochastiques analyse numérique, calcul intensif Développement logiciel scientifique Développement IHM INRIA INRIA SSII SSII

50 Porteur: PI-RAMSES RELSYS phase 1 Durée 24 mois / coût 250 k (aide demandée 200 k ) Co-label: TBD Contact du projet De Reffye Jérôme Pi-Ramses

51 Porteur: PFA - PSA / Valdriv Projet Pilote 1 Filière statistique Numérique Durée 30 mois / Coût Total 56 M (aide 20 M ) Co-label: - Objectifs du projet L objectif est de définir une filière statistique totalement numérique inclue dans les processus de conception, réalisation et usage dans l industrie automobile. Cette filière numérique s étend de la collecte des besoins du client et des défauts à l usage, vers la conception Produit/ Process en intégrant la mesure du réalisé. Elle permet l estimation statistique des risques technico-économiques associés à chaque étape de conception et de fabrication, et organise le retour du réalisé vers le concepteur dans un processus d amélioration continue. C est une aide à la décision pour tenir les objectifs Qualité Cout Délais Prestations des projets des Produit et Système industriel. Elle passe par la mise en place de méthodes et outils statistiques pour : - Exploiter les bases de données et avis clients (garanties, réseaux sociaux, ) - Identifier les caractéristiques produit à maîtriser pour garantir la satisfaction client - Dimensionner et surveiller au juste nécessaire ces caractéristiques essentielles. Verrous technologiques Il n existe pas de solution numérique intégrée permettant de faire des quantifications de risques sur les performances produit ou sur l adéquation aux besoins des utilisateurs, ni sur la performance des processus de conception, fabrication et utilisation. Il n existe pas de boucle de retour outillée dans un PLM pour construire l amélioration des processus en fonction des résultats d analyse de performance.

52 Porteur: PFA - PSA G.Gruel Durée 30 mois Coût total 56 M Coût en IDF X.X M Aide 20 M Colabel - Type Partenaire Effort R&D Aides Dpt Valdriv Projet Pilote 1 Filière statistique Numérique Durée 30 mois / Coût Total 56 M (aide 20 M ) Co-label: - Marchés visés De nombreux acteurs touchés par ce projet. Les acteurs de VALdriv : PSA, Renault, Valeo, Michelin, Faurecia, Plastic Omnium De manière plus globale, les R et D et Directions Industrielles des Fournisseurs automobiles et tous les contributeurs aux grandes séries automobiles. Groupes PSA 24,3 M 8,1 M 78 VALEO 2;2 M XXX k 78 Michelin 25,9 M XXX k 63 RENAULT 0,9 M 78 Dassault System 1 M FAURECIA 2 M PME GPC System TbC XXX k Labos IUT QLIO Université de Savoie TbC XXX k Retombées économiques Satisfaction clientèle et diminution des coûts liés à la non qualité. Décisions plus robustes : choix justifiés pour répondre au exigences réglementaires et liées à la Sécurité Génrale du Produit Diminution des modifications et meilleure tenue des délais.

53 Valdriv Projet Pilote 1 Filière statistique Numérique Porteur: PFA - PSA G.Gruel Durée 30 mois / Coût Total 56 M (aide 20 M ) Co-label: - Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés Expertise Design For 6Sigma (DFSS) Expertise Big-data Expertise statistique et modélisation de données numériques Expertise simulation Expertise Web scrolling Expertise Statistical et Global Process Control (MSP & GPC) Algorithme génétique

54 Porteur: PFA - PSA G.Gruel Valdriv Projet Pilote 1 Filière statistique Numérique Durée 30 mois / Coût Total 56 M (aide 20 M ) Co-label: - Contact du projet GRUEL Guillaume PSA Téléphone

55 APPEL À PROJET DU FSN CALCUL INTENSIF ET SIMULATION NUMÉRIQUE Session d émergence de projets 28 novembre 2013, CNAM, Paris Jacques Duysens General Manager - COO

56 Fabrication Additive (Impression 3D)

57 Fabrication Additive "CAD Driven"

58 Modélisation & Simulation du Procédé de Fabrication Additive Procédés: LASER ou Faisceau d électrons Phénomènes d interactions complexes Transferts de chaleur Ecoulements fluide Transport de masse Mélange / solidification Transformations métallurgiques Couplage thermomécanique

59 Objectifs du projet Modélisation & Simulation du Procédé de Fabrication Additive (AM- 3D Printing) Porteur: SILKAN Durée 36 mois / coût: M (aide: M ) Co-label: - Modélisation détaillée prédictive ("High Fidelity Numerical Models") Nouvelles méthodologies de réduction d ordre des modèles (MOR) non-linéaires développés ("on-line computing") Impacts du procédé sur les durées de vie, optimisation des paramètres de process, contrôle du process en temps réel Verrous technologiques Modélisation Physique : couplages multi-physiques et multi-échelles hautement non-linéaires HPC : méthodes "big iron computing" pour le calcul des modèles haute fidélité sur des pièces complexes géométriquement Calcul Intensif : développement de nouvelles méthodes de réduction de modèles

60 Modélisation & Simulation du Procédé de Fabrication Additive (AM- 3D Printing) Porteur: SILKAN Durée 36 mois / coût: M (aide: M ) Co-label: - Type Partenaire Effort R&D Aides Dpt Groupes pressentis PME Durée Dassault-Aviation XXX k XXX k 75 SAFRAN XXX k XXX k 77 Groupe 3 XXX k XXX k 78 SILKAN XXX k XXX k 91 3A Applications Additives Avancées 36 mois Coût total X.X M Coût en IDF X.X M Aide X.X M Colabel - XXX k XXX k 92 Sté C XXX k XXX k 93 Marchés visés Aéronautique, transport, énergie, Retombées économiques 1er outil de simulation de ces nouveaux procédés (contraintes résiduelles, prédiction tenue en service) "Additive Manufacturing could reduce energy use by 50% and reduces material costs by up to 90% compared to traditionnal manufacturing. " Labos ESILV XXX k XXX k 95 ENSMP - k - k 01

61 Modélisation & Simulation du Procédé de Fabrication Additive (AM- 3D Printing) Porteur: SILKAN Durée 36 mois / coût: M (aide: M ) Co-label: - Compétences recherchées Compétences recherchées Partenaires recherchés Algorithmique HPC Algorithmique Réduction de Modèles Procédés soudure (laser et faisceau d électrons) Procédés AM Matériaux contraintes résiduelles CAD

62 Modélisation & Simulation du Procédé de Fabrication Additive (AM- 3D Printing) Porteur: SILKAN Durée 36 mois / coût: M (aide: M ) Co-label: - Contact du projet Jacques DUYSENS, COO SILKAN

63 Porteur : ANEO Smart Monitoring Objectif: piloter le fonctionnement et la maintenance d un système complexe : Optimiser les besoins du business en prenant en compte les contraintes techniques et réglementaires Une solution innovante: Combine les techniques de l apprentissage statistique, du Big Data et da la Business Intelligence Exemples: Maintenance préventive d un centrale nucléaire ou d un avion Pilotage centralisé d un réseau ferré, prenant en compte les demandes de tous les transporteurs ainsi que l état du matériel Optimisation automatique et résistance aux pannes pour une chaîne de calcul Optimiser la consommation électrique d un bâtiment ou d une ville (SmartGrid) Monitoring pertinent d une usine Modèles statistiques Apprentissage et affinage des modèles dans le cloud Adaptation continue Description statistique Système domotique, industriel ou logiciel Analyses Traitements, aggrégation et consolidation Monitoring standard Pilotage manuel Smart monitoring Pilotage semiautomatique Capteurs, métriques

64 Porteur : ANEO Apprentissage de modèle prédictif sur clickstream Les historiques de navigation sur les sites web recèlent une grande quantité d information potentiellement exploitable pour prédire un comportement particulier de l internaute. En particulier, en utilisant les techniques du data mining et de l apprentissage statistique, il est théoriquement possible de faire une telle prédiction Le problème est que les prédicteurs sont potentiellement en dimension variable : nombre de visites, nombre de recherches avec certain paramètres Nombre de visualisations d un produit particulier Le résultat est très sensible au choix des prédicteurs. Le but de la recherche est de trouver des approches génériques et robustes pour le choix des prédicteurs Réduction du nombre de dimension tenant compte du nombre de clicks pertinents Fonctionnant sur plusieurs sites Donnant la meilleure prédiction en moyenne (combinaison algo / choix des features) Recherche 1 Fiche produit 221 Fiche produit 234 Recherche 2 Fiche produit 12 Fiche produit 234 Ajout panier produit 234 Algorithme prédictif Probabilité de vente Produit 1 à P2

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