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Optimisation Multi-Disciplinaire Distribuée
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Groupes Thématiques de SYSTEMATIC :
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L'avènement du Calcul Haute Performance profite à la recherche scientifique, aux services et en premier lieu à l’automobile. Dans un contexte économique et environnemental sévère (émergence des pays Low Cost, loi sur le CO2, réglementation EURO VI sur les émissions polluantes, …) cette industrie accélère le développement de technologies, processus et méthodes d'ingénierie en rupture avec l'existant, en complexifiant de plus en plus les modèles numériques (aérodynamique, combustion interne, crash, …). Pourtant, les nombreux outils industriels d’optimisation de systèmes complexes multidisciplinaires ont encore aujourd’hui un impact limité sur la conception alors même que, pris séparément dans chaque discipline, les outils s'améliorent graduellement. La plupart des applications de l’optimisation numérique ne se font que sur des petits périmètres (composants élémentaires) et pas toujours de façon systématique. Nous identifions plusieurs raisons parmi lesquelles : le manque de connexion entre les outils, entre les services de conception et de calcul, le manque de précision et la lourdeur de la simulation numérique, le manque d’automatisation des chaînes de calcul …
Le projet OMD2 contribue à la levée de ces verrous techniques en visant le passage à l’échelle des méthodes de conception numérique pour permettre une intégration industrielle généralisée (au niveau système) et plus ambitieuse (robustesse, multi-disciplinarité) de l’optimisation. Nous nous focalisons sur les verrous suivants :
le développement d’une plate-forme ouverte (simplification des interfaces, ouverture des stratégies d’optimisation en SCILAB, encapsulation algorithmique, optimisation collaborative) ;
le développement des techniques d’optimisation robuste par planifications d’expériences numériques (prise en compte des aléas de calcul et de conception, automatisation et parallélisation des stratégies, asynchronisme, convergence partielle, évolution à la très grande dimension, calcul des dérivées, adéquation qualité / coût / délai) ;
l’applicabilité industrielle (automatisation et consolidation de la chaîne numérique, open source dans un contexte fortement distribué, validation sur des cas industriels complexes non confidentiels).
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