fr.wedoany.com Rapport : Le projet DIDEAROT (Digital Design strategies to certify and mAnufacture Robust cOmposite sTructures, stratégies de conception numérique pour certifier et fabriquer des structures composites robustes), dans le cadre du programme Horizon de l'UE, développe des modèles de substitution par apprentissage automatique basés sur des simulations physiques, visant à réduire la charge des essais physiques nécessaires à la certification des structures primaires en composites des avions de nouvelle génération.
Des éprouvettes aux structures complètes, la méthode de certification « en blocs » dans le domaine des composites aéronautiques exige des essais physiques à chaque niveau de conception, un processus coûteux. Bien que les modèles de simulation par éléments finis haute fidélité puissent capturer avec précision la déformation de durcissement ou la réponse aux chocs des composites, leur coût de calcul est trop élevé, limitant l'exploration des paramètres et la quantification des incertitudes en phase de conception. Le projet « HORIZON-CL5-2021-D5-01-06 » de la Commission européenne vise à répondre à cette contrainte industrielle en permettant des décisions de conception plus éclairées à un stade précoce grâce à des outils de conception numérique, réduisant ainsi la charge des essais physiques sur le chemin de la certification.
Le projet DIDEAROT applique la méthode des modèles de substitution à deux problèmes spécifiques. Dans le domaine de la fabrication, le projet a développé une nouvelle méthode pour prédire et corriger les déformations de durcissement des composites. Les résultats publiés par les chercheurs de Cenaero (Belgique) dans Composite Structures (Zein et al., juin 2025) montrent que cette méthode ne travaille pas directement sur le maillage 3D complet de la pièce, mais utilise un ensemble réduit de fonctions de base mathématiques (base spectrale) pour représenter sa forme, et ajuste la forme du moule à l'aide de la méthode de Broyden, une technique numérique. Dans un cas test de plaque plane, cette méthode a complètement éliminé les déformations induites par le durcissement, alors que la méthode standard du point fixe utilisée dans l'industrie actuelle ne convergeait pas.
Dans le domaine de la vulnérabilité structurelle, le projet se concentre sur la réponse dynamique des structures sous impact. Pour prédire la réponse aux dommages à l'échelle microscopique du matériau, l'équipe de l'Université de Liège (ULiège) a entraîné un modèle de substitution par réseau neuronal récurrent (SC-MRU-T, unité récurrente minimale auto-cohérente) qui reproduit directement la réponse contrainte-déformation du volume élémentaire représentatif (VER). L'unité SC-MRU-T construite par cette équipe intègre explicitement la taille de chaque pas de charge dans son calcul interne, résolvant le problème de variation des résultats de prédiction des modèles antérieurs en fonction de la finesse du pas de charge, ce qui la rend adaptée aux pas de temps fins et irréguliers nécessaires aux simulations d'impact (Wu & Noels, 2024, publié dans Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering).
Dans un test de simulation multi-échelle de référence sans dommage, la précision de prédiction du réseau SC-MRU-T est comparable à celle de la méthode traditionnelle par éléments finis complets, tandis que sa vitesse d'exécution est environ 40 000 fois plus rapide. Ce résultat, ainsi que le code sous-jacent et les données d'entraînement, sont en accès libre. L'équipe prévoit ensuite de tester des cas incluant la défaillance du matériau, ce qui est plus difficile pour les analyses d'impact liées à la certification.
Le projet DIDEAROT, d'une durée de septembre 2022 à août 2026, est actuellement à mi-parcours. Outre les résultats ci-dessus, une équipe indépendante de l'Université de Porto (INEGI) a publié une méthode permettant, à partir d'un seul essai et en utilisant le concept existant d'invariant matériel (module de Tsai), d'estimer la fiche complète des paramètres de propriétés des composites, avec une erreur de prédiction d'environ 6 à 8 % par rapport aux valeurs mesurées (Dinler et al., Journal of Composite Materials, 2026).
Le projet DIDEAROT est coordonné par Cenaero, avec des partenaires incluant Sonaca, l'Université de Liège, Tecnalia, INEGI/Université de Porto, Aernnova, Hexagon/E-Xstream Engineering et le Barcelona Supercomputing Center. Son comité consultatif comprend Airbus, Dassault Aviation, Safran, Embraer et l'AESA. Certains résultats du projet devraient atteindre le niveau de maturité technologique 6 (TRL6) et pourraient être directement appliqués dans le cadre du partenariat « Clean Aviation ». Le projet a établi une initiative de cluster avec des projets tels que CAELESTIS, NEXTAIR, GENEX et INFINITE pour partager les résultats, et prévoit d'organiser des ateliers avant sa conclusion, destinés au HPC et au monde académique ainsi qu'au transfert de technologie industrielle. Pour plus d'informations, consultez la page du projet sur CORDIS : cordis.europa.eu/project/id/101056682.
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