Les outils de modélisation et d'optimisation pour une ...

Département Informatique, École Navale

1

Journée Sciences Navales 2016 [email protected]

1

F. Hauville, P. Bot, B. AugierJ. Deparday, N. Aubin, M. Sacher

Contact: [email protected]

Les outils de modélisation et d'optimisation pour u ne propulsion vélique auxiliaire

Journée Sciences Navales 2016

Collaborations :

- K-Epsilon (bureau d’étude naval et nautisme)- U. Auckland, Yacht Research Unit- Ecole Centrale de Nantes (LHEEA)- U. Edinbourg- Limsi- INRIA


2


2

Beyond the sea

Neoline

Skysail

Ecorizon STXFrance

ClubMed II

Ecoliner

Contexte


3


3

• Dispositif de propulsion vélique auxiliaire• Réduction de la consommation de carburant• Equipement possible sur des navires existants (RETROFIT)

• Optimisation du gain énergétique

� Velocity Prediction Program (VPP)Détermination « rapide » de la vitesse et de l’attitude du navire (résolution du Principe

Fondamental de la Dynamique) en fonction des conditions extérieures (vent réel, état de

mer…) et la route suivie (CAP, AWA) sur un trajet donné (traversée de l’atlantique…)

� Connaissance de la poussée vélique, poussée de l’hélice, résistance hydrodynamique (œuvres vives), résistance aérodynamique (fardage)…

� Modèles simples ou Base De Données (surface de réponse, polaire…)

Contexte


4


4

• Construire / alimenter ces BDD• Dimensionner ces systèmes de propulsion vélique• Optimiser leur forme (phase de conception) et/ou optimiser leur réglage (conduite)

� nécessitent des outils de modélisation en interacti on fluide structure (IFS) et des outils d’optimisation perfor mants

Projet Voil’ENav

Contexte

� Modélisation du phénomène d’IFS instationnaire sur surfaces souples et légères� développement d’un système d’instrumenation pour des mesures in-situ� mesures en laboratoire sur des expériences académiques

� Développement d’outils d’optimisation stochastiques


5


5

� Modélisation du phénomène d’IFS instationnaire sur surfaces souples et légères

� développement d’un système d’instrumenation pour des mesures in-situ

� mesures en laboratoire sur des expériences académiques

� Développement d’outils d’optimisation stochastiques

Contexte


6


6Modèle d’interaction fluide structure


7


7Modèle d’interaction fluide structure

Structure model ARA : FEM, strings and CST membrane, elastic beams and shrouds

[ ] [ ] [ ] [ ]Kt

Dt

MaMK +∆

+∆

+=βγ

β 2

1*

Fluid models

Upwind conditions� AVANTI: VLM method, non viscous, singularity method – wake modelled by particles (attached flow)

Downwind conditions� ISIS-CFD (Fine/Marine):

Navier-Stokes

Roux et al. HPYD 2008.Hauville et al. Eur J. Env Civil Eng 2008Hauville et al. JH9, JH10, JH11Roux et al. HPYD, 2002

Durand, PhD 2012

Durand, PhD 2012ECN


8


8Développement d’un système de mesure embarqué

� 4 cameras

� 16 load sensors

� 3D apparent wind (WindMaster)

� Motion sensor (XSens Mti-G)

� navigation data system� data recording system + PC� batteries

Stress gauges (HBM)

� 3D apparent wind (WindMaster)

Motion - Attitudes :Roll, pitch, yawHeave, surge, sway

Turnbuckles (shrouds)

shackles

Augier et al. INNOVSAIL 2010, PhD 2012


9


90.30m head swell – 1.3s period – TWS=15kts


10


10Validation 1: close-hauled steady

70%

40%

20%

70%

50%40%20%

True Wind Speed=10.6kt, True Wind Angle=40.9°, Boat Speed=5.85kt

Apparent Wind Speed= 15.5kt, Apparent Wind Angle=26 .3°

Measured vs computed flying shape


11


11Validation 2: close-hauled pitching0.80m head swell -6s period TWS=14kts

Range of loads in the rig for a 3 min run in

0.80m head swell ~6s period TWS=14kts

Range not proportional to mean value

A single safety factor is not relevant

Importance of unsteady behavior


12


12Validation 2: close-hauled pitching0.80m head swell -6s period TWS=14kts


13


13Stresses in the sail fabricStrain


14


14

Instrumentation précédente (upwind conditions)

- 44 capteurs de pression sur le spi- 6 caméras GoPro + 54 cibles � photogrammétrie

(mesure du flying shape)- 3 Directional Load Cells (module et direction de l’effort

aux 3 points du spi)

Dynamic downwind measurements

First ever simultaneous:- pressure

- force- shape

measurements on a sail!

2013

Deparday et al. HISWA 2014, Chesapeake 2016, PhD 2016


15


15Time-Resolved Results

Instant C intermediate instant during flapping of the luff

∆��

12

� ��

��

12

��

��=12kts ��=80°


16


16Gaussian Process model

Sacher et al. Chesapeake 2016, PhD 2018

Optimiser les performances d’un voilier : problème difficile• Aéro-élastique (IFS implicite : grands déplacements / déformations)• Problème couplé aéro et hydrodynamique• Nombre de paramètres élevés (réglage du gréement dormant et courant)

Les méthodes « heuristiques » (recuit simulé, génétique…) nécessitent un grand nombre d’évaluation de la fonction objectif

Limiter le nombre d’évaluation et considérer les paramètres comme des variables aléatoires (bruit de mesure, de calcul) � optimisation stochastique (Processus Gaussien)


17


17YRU experiments – Model scale

�� 40 � 2°

�� 3,5 � 0,15"/$


18


18YRU experiments – Sail trimming optimization


19


19Numerical computations – Mainsail model


20


20Numerical computations – Sail trimming optimization


21


21Numerical computations – Sail trimming optimization

Analyse de sensibilité :�AWA + influence38 < AWA < 42


22


22Effect of dynamic trimming

U = 3,5 m/s �0,15

� ��&

'

& ��

(� 0,475"

Aubin et al. Chesapeake 2016, PhD 2017

�� 60° � 2


23


23Conclusion

Model developmentCode Validation in Full Scale

PhD thesis Benoît Augier and Mathieu DurandAugier et al. INNOV’SAIL 2010Durand et al. INNOV’SAIL 2010Augier et al. CSYS 2011Augier et al. J. Wind Engng and Ind. Aero., 2012Durand et al. Ocean Engineering, 2014

Numerical experimentsSimulations

Parametric studies

Optimization

Augier et al. HPYD, 2012Augier et al. Physics of Sports, Euromech, 2012Viola et al. Int. J. Heat Fluid Flow, 2012Augier et al. Ocean Engineering, 2013Augier et al. INNOV’SAIL 2013Augier et al. Ocean Engineering, 2014HISWA 2014, CSYS 2016Aubin et al. J. Wind Engng and Ind. Aero.2016 (in revision)

Deparday et al. Ocean Engineering, 2016 (in revision)

Sacher et al. JFS 2016 (in revision)

PerformanceData base

Design Tools…

Sails & Rigs

R&D project with Industrial partnersSail and Rig designers

Validation in Full Scale with spinnaker +

accurate flying shape+


24


24Projet VOILENAV: Dynamique du voilier ; Interaction Fluide Structure sur surfaces souples – application aux voiles de bateau

� Rayonnement• 2 thèses soutenues, 3 thèses en cours +1 (NKE, UBS)• Publications scientifiques

• Organisation de la conférence internationale INNOVSAIL (2008, 2010, 2013… 2017) + édition spéciale dans un journal scientifique

• Création de International Association for Yacht Engineering (via Sailing Fluids)

• www.sailingfluids.org -> IAYE

� Collaborations

� K-Epsilon, ECN, Limsi, Inria

� FP7 Marie Curie SAILING FLUIDs (4 ans, 196 k€)Royal Society of New Zealand : U. Auckland, Edinburgh, Newcastlewww.sailingfluids.org

� Projet collaboratif Innovation Voile (en cours de montage, 3 ans, 2 M€) :

Incidence, K-Epsilon, GSeaDesign, ECN


25


25

HPYD, Auckland 2015 - CSYS, Annapolis 2016 – INNOV’Sail, Lorient 2017

Scientific publications

INNOV’SAIL, Lorient CVET: 2008, 2010, 2013… 2017

Yacht Engineering: Special issue in OceanEngineering, Elsevier, Edited by P. Bot, F. Fossati, R.G.J. Flay

Ocean Engineering, 2014, 90, pp. 1-154

15 papersPeer-review


26


26The end

Merci pour votre attention…

Des questions ?

Les outils de modélisation et d'optimisation pour une ...

Documents

Transcript of Les outils de modélisation et d'optimisation pour une ...