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De la simulation conventionnelle à l’analyse prédictive en ingénierie

La saison estivale a été le moment idéal pour profiter de toutes sortes d’activités extérieures comme le vélo par exemple. Si vous êtes adeptes de ce sport, vous savez probablement qu’il est important, avant toute sortie, d’adopter une position efficace et ergonomique. Plusieurs facteurs peuvent optimiser votre performance : la hauteur du siège, la position des cales et de la selle, etc. Il est normalement question de plusieurs essais et erreurs pour trouver la position optimale, alors cette tâche peut s’avérer longue et laborieuse. Vous pouvez aussi vous rendre chez un professionnel qui ajustera ces détails pour vous. Cependant, il existe maintenant une nouvelle technologie de pointe qui permet, à l’aide d’un équipement, de scanner votre corps et d’identifier une plage de positions potentiellement optimales pour vous. Il suffira ensuite de tester les quelques solutions proposées par les calculs. Cette méthode s’appelle l’analyse prédictive et s’applique dans plusieurs domaines, notamment celui de l’ingénierie.

Qu’est-ce l’analyse prédictive en ingénierie?

L’analyse prédictive est une méthode utilisée notamment dans le développement de produits pour concevoir des systèmes complexes incluant souvent des systèmes intelligents, de la mécatronique ainsi que du contrôle. Elle est utilisée afin de prédire le comportement d’un système avant même que ce dernier ne subisse les forces et déplacements des essais physiques.

Plus précisément, l’analyse prédictive en ingénierie permet de concevoir un clone numérique du produit complet qui reflète la réalité et l’environnement dans lequel ce dernier évoluera.

Les fabricants des industries automobiles, aérospatiales, maritimes ou toutes autres industries doivent réinventer la façon dont ils conçoivent afin de respecter les demandes de leurs clients en termes de coûts et de délais. La croissance des achats en ligne et la réduction des délais de livraison, à titre d’exemple, exigent un temps de mise en production plus court et une baisse des coûts tout en offrant des produits de grande qualité.

Traditionnellement, les manufacturiers conçoivent et optimisent leurs produits avant la mise en marché en utilisant diverses méthodes telles que des :

  • conceptions par ordinateur (CAO);
  • analyses par éléments finis (AEF);
  • analyses mécaniques des fluides numériques (MFN);
  • études du comportement dynamique, de boucles de contrôle, de validations des pièces;
  • essais physiques sur le terrain.

Ces simulations conventionnelles, autant pour des pièces simples que pour des systèmes complexes, sont effectuées de manière séquentielle et demandent beaucoup de temps et d’argent, limitant ainsi le nombre de prototypes pouvant être testés.

C’est donc pourquoi les entreprises doivent trouver de nouvelles solutions pour parvenir à de meilleurs résultats. Une de ces solutions consiste en une analyse prédictive.

Prenons l’exemple d’une suspension active de véhicule qui permet de contrôler la suspension en fonction du comportement dynamique du véhicule, mais aussi en fonction des défauts de la route à venir. L’analyse prédictive permet d’utiliser le résultat de simulations des éléments 1‑D (systèmes hydrauliques ou pneumatiques, électriques, mécatroniques) ainsi que les données provenant des capteurs sur le banc d’essai de la suspension et des prototypes de véhicules, en plus de l’historique des véhicules déjà en service grâce à l’Internet des objets comme données d’entrée au modèle 3‑D (AEF). Cette analyse permet alors de connaître les forces et les contraintes, mais aussi les comportements dynamiques et vibratoires de la suspension en utilisant un logiciel de co-simulation. Les données de sortie de ce modèle sont retransmises aux autres éléments de l’analyse par le logiciel de co-simulation et recalculées, et ce, en continu jusqu’à l’obtention d’une suspension optimisée.

Mise en place d’une stratégie d’analyse prédictive

La mise en place d’une stratégie d’analyse prédictive a plusieurs avantages. L’analyse prédictive en ingénierie permet une optimisation du produit au-delà du développement et de la mise en marché, en partie grâce à l’industrie 4.0 ainsi qu’aux produits connectés, en transmettant de l’information autant à l’utilisateur qu’au fabricant. De plus, cette méthode permet de répondre plus facilement et plus rapidement aux attentes des clients et de leur offrir un produit de haute qualité. L’analyse prédictive est à privilégier pour réduire les coûts de développement du produit et les temps de production. Pour générer une analyse prédictive à valeur ajoutée, les ingénieurs mécaniques, mécatroniques et électriques de chez Merkur utilisent une combinaison d’expertises et d’outils en ingénierie de systèmes tels que les simulations numériques en fonction des objectifs et des coûts.

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