A clustered and surrogate-based MDA use case for MDO scenarios in AGILE project - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

A clustered and surrogate-based MDA use case for MDO scenarios in AGILE project

Un cas d’application basé sur des clusters de modèles de substitution pour générer des scenarios MDO dans le cadre du projet H2020 AGILE

Résumé

In this paper methodological investigations regarding an innovative Multidisciplinary Design and Optimization (MDO) approach for conceptual aircraft design are presented. These research activities are part of the ongoing EU-funded research project AGILE. The next generation of aircraft MDO processes is developed in AGILE, which targets significant reductions in aircraft development cost and time to market, leading to cheaper and greener aircraft solutions. The paper introduces the AGILE project structure and recalls the achievements of the first year of activities where a reference distributed MDO system has been formulated, deployed and applied to the design and optimization of a reference conventional aircraft configuration. Then, investigations conducted in the second year are presented, all aiming at making the complex optimization workflows easier to handle, characterized by a high degree of discipline interdependencies, multi-level processes and multi-partner collaborative engineering activities. The paper focuses on an innovative approach in which knowledge-based engineering and collaborative engineering techniques are used to handle a complex aircraft design workflow. Surrogate models replacing clusters of analysis disciplines have been developed and applied to make workflow execution more efficient. The paper details the different steps of the developed approach to set up and operate this test case, involving a team of aircraft design and surrogate modelling specialists, and taking advantage of the AGILE MDO framework. To validate the approach, different executable workflows were generated automatically and used to efficiently compare different MDO formulations. The use of surrogate models for clusters of design competences have been proved to be efficient approach not only to decrease the computational time and also to benchmark different MDO formulations on a complex optimization problem.
Dans cet article, des investigations méthodologiques concernant une approche innovante de conception et d'optimisation multidisciplinaire (MDO) pour la conception avion sont présentées. Ces activités de recherche font partie du projet de recherche européen H2020 AGILE. La prochaine génération de processus MDO pour les avions est développée dans le projet AGILE, visant à réduire de manière significative les coûts de développement des avions et les délais de mise sur le marché, conduisant à des solutions moins chères et plus écologiques. Le document présente la structure du projet AGILE et rappelle les réalisations de la première année pendant laquelle un premier système MDO distribué a été formulé, déployé et appliqué à la conception et à l'optimisation d'une configuration d'avion classique de référence. Ensuite, les études menées durant la deuxième année du projet sont présentées, toutes visant à rendre les processus complexes d'optimisation plus faciles à manipuler tout en impliquant des modèles haute-fidélité, des interdépendances avec plusieurs niveaux et des activités d'ingénierie collaborative entre les différents partenaires du projet. Le document se concentre sur une approche innovante dans laquelle l'ingénierie basée sur la connaissance et les techniques collaboratives sont utilisées pour gérer ces différents échanges. Des modèles de substitution remplaçant des clusters de disciplines ont été développés et appliqués pour rendre l'exécution du processus plus efficace. L'article détaille les différentes étapes de l'approche développée pour mettre en place et exploiter ce cas test, impliquant une équipe d‘experts de la conception avion et des modèles de substitution tout en tirant parti du cadre MDO du projet AGILE. Pour valider l'approche, différents exécutables ont été générés automatiquement et utilisés pour comparer efficacement différentes formulations MDO. L'utilisation des modèles de substitution pour des clusters de disciplines s'est révélée être une approche efficace non seulement pour réduire le temps de calcul, mais aussi pour comparer différentes formulations de MDO sur un problème d'optimisation complexe.
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Dates et versions

hal-02301657 , version 1 (30-09-2019)

Identifiants

Citer

Thierry Lefèbvre, Nathalie Bartoli, Sylvain Dubreuil, Marco Panzeri, Riccardo Lombardi, et al.. A clustered and surrogate-based MDA use case for MDO scenarios in AGILE project. AIAA AVIATION 2018, Jun 2018, ATLANTA, United States. ⟨10.2514/6.2018-3252⟩. ⟨hal-02301657⟩

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