Méthodologie de couplage aéro-structure multi-fidélité pour la conception d'avion avant-projet

Abstract

L'augmentation des exigences environnementales et d'efficacité dans l'aviation nécessite l'exploration de nouvelles configurations d'aéronefs et de méthodologies de conception avancées. Les configurations à aile haubanée à fort allongement (HARSBW) constituent une solution prometteuse permettant de réduire la consommation de carburant et la traînée aérodynamique. Cependant, ces configurations induisent des interactions complexes entre l'aérodynamique et la structure qui requièrent des méthodologies adaptées d'Analyse Multi-Disciplinaire (MDA) et d'Analyse et d'Optimisation Multi-Disciplinaire (MDAO). Cette thèse propose une méthodologie de couplage aéro-structure multi-fidélité combinant la modélisation par modèles de substitution et les techniques de réduction de dimension afin d'améliorer l'efficacité computationnelle tout en préservant la précision. Ce manuscrit propose une revue bibliographique décrivant les défis de la conception des aéronefs et le potentiel des techniques MDAO pour les surmonter. Un enjeu clé réside dans le coût calculatoire élevé des simulations haute fidélité nécessaires à une MDA précise, justifiant ainsi l'adoption d'approches basées sur la modélisation par modèles de substitution. Pour répondre à cette problématique, la thèse développe d'abord des modèles paramétriques pour les simulations aérodynamiques et structurales adaptées aux HARSBW. Ces modèles incluent un modèle de fluide potentiel basse fidélité et un solveur aérodynamique résolvant les équations d'Euler compressibles en haute fidélité, ainsi qu'un modèle de structure linéaire élastique. Ensuite, une méthodologie d'analyse multidisciplinaire (MDA) basée sur un solveur direct est construite et ses performances sont analysées à différents niveaux de fidélité. Les compromis entre coût de calcul et précision sont évalués afin d'établir une référence pour la modélisation par modèle de substitution. À partir des schémas MDA couplés aux solveurs directs en basse et haute fidélité, sont développés des schémas MDA basés sur des modèles de substitution avec réduction de dimension en mono- et en multi-fidélité, combinant la Décomposition Orthogonale aux Valeurs Propres (POD) et la régression par Processus Gaussiens (GP). La méthodologie mise en œuvre permet de modéliser efficacement les variables de couplage de grande dimension, réduisant considérablement la dépendance aux solveurs haute fidélité coûteux. Le raffinement du modèle de substitution multi-fidélité avec réduction de dimension est ensuite réalisé via un algorithme d'apprentissage actif, qui sélectionne de manière ciblée les données additionnelles dans les régions de forte incertitude pour l'apprentissage de la base POD et des modèles de substitution GP. Cet algorithme garantit que le modèle de substitution reste à la fois efficace en temps de calculs et précis, en adaptant dynamiquement les niveaux de fidélité de l'enrichissement. L'application des algorithmes développés à la configuration HARSBW démontre l'efficacité de la méthodologie proposée pour réduire les coûts de calculs tout en maintenant une précision de haute fidélité.The increasing environmental and efficiency demands in aviation necessitate the exploration of novel aircraft configurations and advanced design methodologies. High Aspect Ratio Strut-Braced Wing (HARSBW) configurations present a promising solution by reducing fuel consumption and aerodynamic drag. However, their complex aero-structural interactions require sophisticated Multi-Disciplinary Analysis (MDA) and Multi-Disciplinary Analysis and Optimization (MDAO) methodologies. This thesis develops an aero-structural multi-fidelity coupling methodology that integrates surrogate modeling and dimension reduction techniques to enhance computational efficiency without sacrificing accuracy. The research begins with a bibliographical review outlining the challenges in aircraft design and the potential of MDAO to overcome them. A key issue is the high computational cost of high-fidelity simulations required for accurate MDA, motivating the need for surrogate-based modeling approaches. One of the challenges regarding a surrogate-based approach is to deal with high dimensional coupling variables corresponding to the vector of aerodynamic forces and structural displacements. To address this, the thesis first develops the parametric models for aerodynamic and structural simulations tailored to HARSBW. These models include low-fidelity potential fluid and high-fidelity compressible Euler aerodynamic solvers, as well as a linear elastic structural model. Next, a direct solver-based MDA framework is constructed and analyzed at different fidelity levels. The trade-offs between computational cost and accuracy are assessed. Based on the low and high-fidelity direct solver-coupled MDA schemes, this research constructs single and multi-fidelity dimension-reduced surrogate model-based MDA schemes, combining Proper Orthogonal Decomposition (POD) and Gaussian Process (GP) regression. This framework captures high-dimensional coupling variables efficiently, significantly reducing reliance on expensive high-fidelity solvers. A first attempt of further refinement of the multi-fidelity dimension-reduced surrogate model is carried out through an iterative enrichment algorithm that selectively incorporates additional data in high-uncertainty regions for the training of the POD basis and the GP surrogate models. Application of the developed algorithms on the HARSBW configuration illustrate the interest of such a proposed methodology in reducing computational costs while maintaining high-fidelity accuracy