# data[].attributes.body
Voir s'il est possible de positionner tout (Conception Robuste + approche multifidélité + positionnement des  WPs / Compétences.) sur un même schéma (pas trop lourd)

# data[].attributes.body
Nuance de vocabulaire à trouver sur l'aspect "modèle conceptuel" (hypothèses/choix de modélisation + Equations) et "modèle informatise" (Techniques numériques pour résoudre les équations)

# data[].attributes.headline
Découpages des compétences présentes dans le consortium

# data[].attributes.subject
Découpages des compétences présentes dans le consortium

# data[].attributes.body
Compétences 1 : Activités expérimentales (fabrication caractérisation)....

Compétences 2: Dialogues essais/calculs et Validation expérimentale (confrontation calculs/essais, recalage modèle..)

Compétences 3: Modélisation/Simulation.

Application : Aspects liés au cloaking (propagation d'onde, impédance électrique...)

# data[].attributes.body
-Schéma 1: lien entre monde virtuel et monde réel avec le processus de Validation & Vérification
- Schéma 2 articulant Conception Robuste + approche multifidélité + positionnement des WPs / Compétences.

# data[].attributes.body
WP1 : Conception robuste

Cahier des charges lié à l'application =>Exigences opérationnelles

Conception robuste de méta-composites adaptatifs en milieux incertain en exploitant et en supervisant les 3 autres WPs.

Robustesse de la performance de la structure vis à vis des différentes sources d'incertitude

WP2 :

Quantification expérimentale des propriétés de matériaux et des tolérances de fabrication de méta-composites

Définition des réalités d’intérêts (les échelles), études expérimentales à mener, les incertitudes à quantifier, etc

WP3 :

Aspects modélisation, mise en place de méta-modèles multi-fidélité, vérification et validation des simulations à plusieurs échelles ...

Simulations multi-physiques multi-échelles de méta-composites adaptatifs

WP4 :

Enrichissement de modèles multi-fidèlité par les données opérationnelles

Dialogue calculs/essais: Validation expérimentale,

...

# data[].attributes.body
Modélisation multi-échelle

Modélisation multi-physique de méta-materiaux (Elements finis ou autre)

Jumeaux numériques (approche V&V, assimilation de données, modèles multi-fidélité, assimilation de données)

Conception robuste

Commande distribuée / Impédance électrique de contrôle

Réduction de modèles

Fabrication de méta-composite

Modélisation de la distribution des incertitudes

Recalage de modèle

Intelligence numérique (notion à faire apparaitre) : Enrichissement des modèles par les données expérimentales (Retour des infos en temps réel pour améliorer les méta-modèles).

Quantification des incertitudes, approches probabilistes/non probabilistes...

....

# data[].attributes.body
Incertitudes de fabrication trop importantes pour garantir des performances acceptables

Exigences de l’application trop sévères vis-à-vis les incertitudes

Recalage de modèle effectué dans les configurations éloignées du fonctionnement -> extrapolation du modèle

Méta-modélisation inadaptée à cause des comportements multi-physiques trop singuliers

Impossibilité de dialogues entre les experts

Simulation multi-physique trop erronée pour être utile… Mauvaise maitrise des lois de comportement, des circuits de commande, incertitudes sur le process de fabrication, ...

Incertitudes sur les prédictions trop importantes vis-à-vis les tolérances acceptables sur les performances...

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Cloaking vibratoire de plaques et de coques (dimension caractéristique = 1 m)

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Vocabulaires (a-t-on tous la même définition?)

# data[].attributes.subject
Vocabulaires (a-t-on tous la même définition?)

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Jumeau numérique : prototypage numérique+ Essais expérimentaux sur la structure réelle + Essais expérimentaux reproduits sur le modèle + recalage via les deux types d'essais

Conception robuste : trouver les points de conception fournissant les performances acceptables tout en tolérant les incertitudes (tolérances de fabrication + erreur de modélisation)

Méta-modèle Les modèles de substitution, aussi appelés modèles réduits ou méta-modèles, sont de basse fidélité et possèdent une forme analytique paramétrée à partir de l’interpolation ou de la régression d’échantillons « entrées-sorties » de haute fidélité. Ces derniers proviennent de modèles de simulation numérique ou de résultats expérimentaux.

Méta-modèle multi-fidélité Cette approche consiste à construire des modèles réduits de sous-éléments/composants de niveaux différents et de les introduire dans le processus de simulation. On peut utiliser tous les niveaux de modélisation (modèles analytiques ou numériques simples, modèles éléments finis linéaires et non-linéaires), voire même résultats expérimentaux

Processus de Vérification & Validation   permet de quantifier la crédibilité d'une simulation à travers :

une quantifications de erreurs purement numériques (maillage non convergé, échantillonnage insuffisant, etc)

une quantification des insuffisances du modèle physique par la confrontation avec les mesures

une quantification de l’impact des incertitudes (instruments de mesure, tolérances de fabrication, variabilité opérateur, etc)

# data[].attributes.headline
Expertises du projet nécessaires au projet (on a tout?)

# data[].attributes.subject
Expertises du projet nécessaires au projet (on a tout?)

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Fabrication de méta-composites

Conception de la commande : impédance électrique

Modélisation et simulations multi-physiques multi-échelles

Caractérisation expérimentale des matériaux et des tolérances de fabrication

Validation expérimentale des simulations multi-physiques et recalage de modèle

Conception robuste vis-à-vis les incertitudes aléatoire et les méconnaissances de modèle

Réduction de modèle + modèles multi-fidélités pour diminuer les coûts de calculs

.....

Il manque la compétence sur le développement et la fabrication les cartes électroniques. Il faudra sans doute faire de la sous-traitance soit via Gael MATTEN soit via le REDS/HEIG-VD. Prévoir 25 K€ pour cela (équipement d'une plaque avec 50 à 60 cellules+une poutre avec une dizaine de cellules).

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Originalités du projet (Innovation ./ littérature)

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Originalités du projet (Innovation ./ littérature)

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Les notions de Jumeau numérique développées depuis une vingtaine d’année + Conception robuste => pas d'originalité sur ce point.

Décliner les méthodologies issues des domaines de jumeaux numériques et de la conception robuste pour le développement d’outils dédiés à la conception de méta-composites adaptatifs.

Originalités liées à l’application sur les métacomposites.

Aspects multiphysiques à plusieurs échelles (piézo, piezo+materiau composite, piezo+structure composite, métacomposite+commande..)

Incertitudes à plusieurs échelles (piézo, piezo+materiau composite, piezo+structure composite, métacomposite+commande..)

Structure commandée :

Placement des transducteurs permet augmenter la robustesse vis-à-vis des erreurs de modélisation

Approche systémique (structure+commande=>même boucle de conception)  multiéchelle avec prise en compte des incertitudes

Apports méthodologiques et outils numériques: méthode/démarche pour faire dialoguer les partenaires et articulation entre les compétences

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Titre :
Outil d’ aide à la décision pour la conception robuste de structures méta-composites adaptatives (à base de matériaux piézoélectriques= notion à faire apparaitre dans le texte mais pas dans le titre)

A la fin du projet, nous devrions être capable de dire
"La simulation du comportement d’un méta-composite adaptatifs permet de prédire le comportement réel avec une précision de P% avec un niveau de confiance de C% " et mettre ça en parallèle du CdC " pour le cloaking il faut assurer a minima P% et C% pour garantir les performances".