Qui est le client ?
L’un des plus grands constructeurs aéronautiques.
Quelle était la problématique ?
Les avions d’aujourd’hui nécessitent une cabine pressurisée et une température contrôlée par des systèmes de contrôle de l’environnement à bord. Les constructeurs aéronautiques utilisent des simulations pour tester ces systèmes, mais l’émergence de nouvelles technologies de propulsion (telles que l’électricité et l’hydrogène) a rendu ces simulations de plus en plus complexes et longues à exécuter.
Afin de collecter les informations nécessaires pour chaque avion, les simulations de notre client comprenaient entre 10 et 15 paramètres d’analyses physiques. Il souhaitait donc un nouveau modèle reposant sur un nombre inférieur de paramètres, tout en offrant la même précision de prédiction.
Quelle a été la solution offerte par Expleo ?
Nous avons d’abord commencé par une étude des données de la solution de simulation existante. Ensuite, nous avons combiné nos données avec un algorithme d’apprentissage automatique qui nous a permis d’identifier un ensemble plus restreint de paramètres pouvant être utilisés pour les tests.
Ainsi, nous avons obtenu les bases d’un nouveau modèle de substitution physique, ce dernier n’ayant besoin d’analyser que trois paramètres physiques – au lieu des 10 voire 15 de la solution précédente.
Quels ont été les résultats ?
- Notre client bénéficie désormais d’un gain de temps considérable en matière de simulation.
- Le nouveau modèle physique de substitution offre une précision de 95 % – similaire aux résultats de la solutions précédente.
- Cette même méthodologie peut être réutilisée pour effectuer des simulations sur plusieurs autres systèmes adaptés à l’aéronautique.
Cela pourrait-il fonctionner dans mon cas ?
Oui, notre approche peut contribuer à améliorer les tests de simulation pour n’importe quel fabricant industriel. En analysant votre environnement digital actuel, nous sommes en mesure de développer de nouvelles solutions qui vous permettront de réduire le temps et la complexité de vos tests.
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