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DCPS - Conception et évaluation des performances des systèmes

SWORD - Stage-Wise Decomposition for Optimal Rocket Design

La conception de lanceurs est un processus complexe où la recherche de la meilleure performance au moindre coût est prépondérante. Ce processus fait appel à de nombreuses  disciplines (e.g. aérodynamique, propulsion, trajectoire, structure, etc.) qu’il faut maîtriser afin de garantir l’optimalité du lanceur conçu. Ces disciplines, possédant souvent des objectifs antagonistes, requièrent des outils de conception adaptés permettant d’intégrer les contraintes inhérentes à chacune d’entre-elles et de faciliter la recherche de compromis.

L’optimisation multidisciplinaire, désignée sous l’acronyme « MDO » (Multidisciplinary Design Optimization), est une méthodologie de conception des systèmes d’ingénierie faisant intervenir plusieurs disciplines. Cette méthodologie exploite judicieusement les couplages et les synergies entre les différentes disciplines de manière à trouver la conception optimale.

La conception de lanceurs est un problème MDO spécifique car elle met en jeu les optimisations couplées des paramètres de conception et d’une loi de commande. En effet, la conception optimale est fortement dépendante de la trajectoire trouvée, qui elle-même dépend des spécifications de la mission (charge utile, orbite visée, etc.).
 

 

Disciplines taken into account in the launch vehicle design process
Figure 1 : Disciplines entrant en jeu dans le processus de conception de lanceurs

De nouvelles méthodes MDO permettant de coupler judicieusement l’optimisation de la trajectoire au sein du processus d’optimisation des paramètres de conception ont été développées à l’Onera, notamment au travers d’une thèse en partenariat avec le CNES dans le cadre du projet PERSEUS (Projet Etudiant de Recherche Spatiale Européen Universitaire et Scientifique). Ces méthodes, intitulées SWORD (Stage-Wise decomposition for Optimal Rocket Design), utilisent une décomposition transversale du processus de conception se basant sur les différentes phases de vol du lanceur (contrairement à la décomposition classique selon les différentes disciplines) afin de transformer le problème d’optimisation complexe initial en plusieurs sous - problèmes pouvant être résolus plus efficacement.

Comparées aux méthodes MDO les plus utilisées dans la conception de lanceurs, les méthodes SWORD ont montré leurs avantages en termes d’efficacité (qualité de la solution obtenue) et de réduction du temps de calcul.

 

 
Use of the stage-wise decomposition in the design process

Figure 2 : Optimisation par décomposition en phases de vol (SWORD)

L’utilisation de ces méthodes permet ainsi d’une part de réduire à quelques heures de calcul un processus qui auparavant prenait plusieurs jours, et d’autre part de trouver une configuration optimale de lanceur sans nécessiter de connaissance a priori sur le type de solution recherchée.

 

Contact

mathieu.balesdent \@/ onera.fr
www.onera.fr/staff/mathieu-balesdent

Références

  • M. Balesdent, N. Bérend et Ph. Dépincé (2012) New MDO approaches for Launch Vehicle Design, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G, Journal of Aerospace Engineering. À paraître
  • S. Defoort, M. Balesdent, P. Klotz et al.  (2012) Multidisciplinary Aerospace System Design: Principles, Issues and Onera Experience, Aerospace Lab, Vol.4
  • M. Balesdent, N. Bérend et Ph. Dépincé (2012) Stagewise Multidisciplinary Design Optimization Formulation for Optimal Design of Expendable Launch Vehicles, Journal of Spacecraft and Rockets, Vol. 49(4): 720-730 DOI : 10.2541/1.52507 
  • M. Balesdent, N. Bérend, Ph. Dépincé et A. Chriette (2012) A Survey of Mutidisciplinary Design Optimization methods in Launch Vehicle Design, Structural and Multidisciplinary Optimization, Vol.45(5):619-642 DOI : 10.1007/s00158-011-0701-4
  • M. Balesdent, N. Bérend et Ph. Dépincé (2010) Multidisciplinary Design Optimization of a multistage launch vehicle using flight phases decomposition, International Journal for Simulation and Multidisciplinary Design Optimization, Vol.4(3-4) :117-125 DOI :10.1051/ijsmdo/2010015

 

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