Répondre aux défis des structures complexes
Les jumeaux numériques permettent d'anticiper et de simuler les risques liés à l'usure de nombreux actifs. Pourtant, leur utilisation dans des objets à la structure et au comportement très complexes présente encore des défis de taille. Le projet Dream On, mené au Laboratoire de mécanique Paris-Saclay, s'attaque à ces problématiques depuis 2021.
Dream On est un projet de recherche qui s'intéresse tout particulièrement au contrôle santé des grandes structures, telles que les avions, ou les éoliennes. En mêlant simulation numérique et mesures en temps réel via des capteurs, les scientifiques à l'œuvre cherchent à faire en sorte de détecter et anticiper les risques de détérioration liés au fonctionnement de ces structures.
Pour cette phase d'expérimentation démarrée en 2021, les scientifiques du projet Dream On ont eu l'opportunité de travailler sur une «boucle complète» reliant jumeau numérique et objet réel. Ils utilisent comme base une maquette de pale d'éolienne, sur laquelle les mouvements et forces nécessaires aux tests sont appliquées via un hexapode. Des capteurs à base de fibres optiques ont été implémentés dans cette maquette. Les données sont transmises en temps réel via le logiciel Luna Odisis dans une modélisation 3D qui constitue le jumeau numérique de la pièce physique.
Grâce à ces données, il leur est possible de détecter usure ou défauts de fonctionnement, et de réaliser des simulations quant à l'évolution de l'état de la structure. «Le but est de limiter l'impact d'une fissure, ou d'une dégradation dès son apparition, explique Ludovic Chamoin, chercheur au LMPS et principal investigateur du projet Dream On. Il faut donc la détecter avant qu'elle ne devienne critique pour l'ensemble de la structure, et surtout la monitorer afin de savoir quelle intervention, quelle adaptation peut être mise en place pour qu'elle continue à fonctionner.»
Des comportements complexes à décrire
«Le défi dans ce projet réside dans la taille et la complexité des structures abordées. Le comportement des grosses structures est très complexe à décrire. Il faudrait donc créer des modèles numériques très sophistiqués, mais c'est incompatible avec le fait de réaliser des simulations dans des temps raisonnables. Lorsqu'un défaut apparaît, il faut pouvoir prédire ce qu'il risque de se passer assez rapidement», précise Ludovic Chamoin.
Tout l'enjeu du projet est donc de trouver un équilibre subtil entre précision et rapidité de calcul. Les scientifiques partent de modèles physiques relativement peu coûteux, qui sont enrichis par les données recueillies par les capteurs. «Il s'agit de faire un calcul au juste coût, affirme le chercheur. Si la structure n'est pas endommagée, on s'autorise un calcul assez peu coûteux, puisqu'il ne se passe rien. Si on voit apparaître un endommagement, on va mettre tout l'effort numérique dans cette zone là, afin d'obtenir des simulations plus précises». En plus de cette allocation automatique des ressources en fonction de l'état de la pièce, les chercheurs travaillent sur l'implémentation de l'IA dans leur système.
«L'IA intervient de deux façons dans notre projet», précise Ludovic Chamoin. Un programme d'apprentissage automatique est utilisé pour enrichir les données sur le comportement de la structure. Ce programme est strictement encadré par les connaissances physiques préalables, ce qui permet de gagner en finesse, tout en travaillant avec une quantité de données plus restreinte. Enfin, elle est également utilisée pour gagner en rapidité sur la boucle de retour, de la simulation vers l'objet physique. «Nous utilisons une stratégie appelée Model predictive control, qui est très performante et robuste, mais qui a le désavantage d'être coûteuse. L'IA est utilisée pour apprendre la réponse de cette stratégie MPC, la bonne loi de contrôle à appliquer, et ainsi accélérer ce temps de calcul».
La première partie du projet, qui court jusqu'à 2026, est en bonne voie d'achèvement. La suite envisagée sera de tester le projet à l'échelle d'une infrastructure complexe à taille réelle. Un partenariat avec EDF est envisagé pour cette nouvelle phase de prototypage.
