Challenges et enjeux de la Simulation Numérique

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Transcription:

Challenges et enjeux de la Simulation Numérique Laurent ROTA Direction Scientifique PSA Groupe CORIA

Contexte PSA : le plan PUSH TO PASS Full Digital Ambition Digital Validation Boost Le numérique alimente tous les domaines de l entreprise Present Une accélération du numérique 2016 2025 2020 2

Les grands enjeux et impacts actuels de la simulation numérique Evolution des modes de conception réduction des phases physiques, boucle courte numérique Ex : gain de 140 kg / vh sur les 6 années passées, à iso ou accroissement des performances / idem perfo conso des GMP Le numérique, un Amélioration levier majeur de la Qualité durabilité à l usage Performances conservées dans le temps Délais de développement ~ 20% en 10 ans Suppression phases proto Coûts de développement ~ 50% en 10 ans Step supplémentaire : GMP sans phases proto (DV5R 6.2, MB6) 3

Un facteur clef : l accroissement des capacités de calcul NUMBER OF ELEMENTS Tool prototypes suppression > 5 000 000 Elts Use of simulation for every project 308 II (2014) First Step Feasibility First application for design 206 (1996) 806 (2001) 207 (2004) C3 II (2009) 1 000 000 Elts 2 000 000 Elts La simulation comme outil de décision Couverture physique accrue 405 (1987-1990) Xantia(1990) 8000 Elts 150 000 Elts 250 000 Elts 450 000 Elts Idem pour les autres domaines 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 4

Un panel très large de simulations numériques pièce > sous-système > système > systèmes de systèmes 5

Comment sommes-nous organisés? une segmentation par «physiques» Legend : Functional Simulation Multi Body 11 thématiques transversales & interconnectées Finite / Volume Element modélisations de synthèse et des systèmes multi physique et couplages modélisation physique fine (et essais associés ) 6

Les conditions de réussite Processus de conception numérique & Gestion de données Couverture numérique & Confiance Organisation & Compétences 7

Gestion des données : quelques chiffres (nouveau véhicule, plate forme existante) 12 000 simulations 5 millions heures CPU de l ordre de 400 maillages (structure, fluide, ) Génération de 800 nouvelles pièces 7 modèles principaux 40 types de simulation Assuré par le PLM Modèles et données 8

CAE PROCESS : cohérence et robustesse! DFNu JRO AMC CAE components construction (from PSA suppliers) Design Decision Leadtime First results for iterations Aero Crash Photo Thermal de synthèse NVH convergée Validation de prestations interdépendantes Internal CAD construction Enjeu : automatisation des tâches (assemblage, vérification, post processing, ) Meshing and assembly 9

Exemple : systèmes complexes Besoin de développer et valider de nouvelles fonctions La complexité n autorise pas la validation physique de l ensemble des configurations (incompatible [durée / occurrence statistique] avec un développement automobile ) Enjeux forts autour des problématiques de : réduction des plans de validation numérique et physique (couvrir fonctionnel et dysfonctionnel), mixage physique/virtuel (MIL) la construction de modèles réduits, de synthèse, potentiellement temps réel, et avec une composante probabiliste Seul le numérique permet de répondre efficacement à cette problématique 10

Importance et complexité de la modélisation physique (GMP sans phase proto) Fonderie procédé, remplissage thermique, cinétique santé matière TTh, usinage, parachèvements contraintes résiduelles géométrie (déformée usure, étanchéité) Combustion combustion, injection, timing conception / optimisation chambre thermique (échange fluidique / solidien) dépollution Synthèse & usages (système) Sollicitation & allocations Dimensionnement sous système & pièce (modèles physiques fins ) Noyau d eau flux aux parois perte de charge, cavitation 11

Importance et complexité de la modélisation physique (GMP sans phase proto) Tenue thermomécanique fatigue oligocyclique lois, critères EVP, fluage LT couplage / combustion Tenue en fatigue polycyclique maîtrise de la fissuration Importance des aspects multi-physiques : couplages nécessaires pour une prédictivité suffisante sans phase prototype Face à l augmentation de la complexité de nos systèmes exploitation plus large du numérique : - une grande couverture des situations de vie grâce aux physiques correctement décrites - des itérations nombreuses et rapides pour un coût maîtrisé - optimisation des compromis et aide à la décision - une exploitation des faits techniques numériques au même titre qu en physique Besoin de compétences variées et d un niveau d expertise élevé mécanique solide, fluide thermique chimie, combustion matériaux 12

Compétences et réseau Fournisseurs Réseau d expertise Processus collaboratif Labos PSA GROUP Editeurs de codes Pilotage centralisé du numérique Ingénierie externalisée Ecosystème d ingénierie 13

Quel taux de couverture, robustesse et fiabilité attendus en simulation numérique? Enjeu couverture par le numérique Nouvelles filières pour une meilleure couverture du PIV Modèles sur les champs non couverts actuellement Enjeu confiance et robustesse des simulations Amélioration des filières existantes zéro proto Coût de la validation physique où le numérique n est pas utilisé (%) Equivalent en validation physique où le numérique est mis en œuvre (%) Niv 4 : test physique non nécessaire Niv 3 : bonne maturité en simulation, pas de recalage physique requis Niv 2 : ajustement physique nécessaire pour atteindre la cible de corrélation Niv 1 : non couvert 14

Merci pour votre attention 15