Expleo a accompagné un grand constructeur aéronautique européen dans le développement d’un système de calcul de vitesse de secours capable de compléter les relevés du tube de Pitot par une analyse affinée des jeux de données.
Quel était le problème ?
Comme de nombreux instruments embarqués, le système de calcul de vitesse d’un avion est un élément critique qui ne peut pas rester défaillant longtemps. Les tubes de Pitot sont au cœur de ce système. Associés à un anémomètre, ils permettent de transcrire la vitesse relative d’un avion en mesurant la pression totale exercée dans l’environnement du capteur.
Même si les tubes de Pitot sont positionnés à des endroits du fuselage de l’avion où l’écoulement de l’air est le moins perturbé possible, des incohérences temporaires peuvent parfois survenir dans les mesures de vitesse effectuées en raison d’une obstruction partielle ou totale de la sonde. A haute altitude ou en zones de turbulences, l’apparition de cristaux de glace est souvent en cause, alors qu’au sol, la faute peut revenir à de simples insectes.
Pour limiter au maximum ce type de risque et augmenter encore la sécurité de ses avions, un grand constructeur aéronautique européen a fait appel au savoir-faire d’Expleo pour développer un système de calcul de vitesse de secours capable de compléter les relevés du tube de Pitot par une analyse affinée des jeux de données.
En quoi cette solution a-t-elle été utile ?
Pendant six mois et en deux phases distinctes selon le type de moteur d’avion étudié, Expleo s’est attelé à la tâche en utilisant le langage de programmation Python ou les outils d’intelligence artificielle TensorFlow et Keras. Face aux nombreux paramètres à prendre en compte, Expleo a décidé de développer un modèle de réseau de neurones à apprentissage profond pour mieux répondre aux exigences d’intégration du client sur des ordinateurs embarqués.
Après avoir d’abord identifié une quinzaine de paramètres critiques dans le calcul de la vitesse d’un avion, Expleo a retenu les trois plus pertinents, à savoir les capteurs de pression (totale et statique) des moteurs et la vitesse de rotation des pales.
En les passant au crible du modèle de réseau neuronal développé pour l’occasion, les experts en charge de ce projet ont établi des mesures de vitesse fiables en cas de perturbations diverses avec une marge d’erreur de seulement 10 nœuds (soit environ 11 mph) sur les tubes de Pitot.
Quels sont les résultats ?
Sur les deux types de moteurs étudiés, les modèles développés ont été validés par le bureau d’études de notre client. Un troisième projet portant sur un nouveau type de moteur est déjà planifié. Même si ces différents systèmes de sauvegarde de calcul de vitesse n’ont pas encore été installés dans les avions concernés, les promesses de précision de nos modèles ravissent déjà l’avionneur européen, maître d’œuvre de ce projet.
Grâce à de tels systèmes, les avions de nos clients bénéficieront d’une meilleure robustesse et d’une plus grande précision dans leurs plans de vol en évitant les conséquences de tous ces décalages temporaires qui peuvent parfois survenir dans les relevés effectués à haute altitude.
Avec le succès de ce projet, notre client confirme une fois de plus la forte expertise d'Expleo en matière d'ingénierie aéronautique et de science des données. Si un delta est enregistré entre la vitesse prise dans leur avion et le modèle mathématique que nous avons créé, les anomalies des capteurs sont automatiquement détectées et signalées aux pilotes. Un véritable atout en cas d'obstruction du tube de Pitot.
