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V&V: Vérification & Validation des Simulations pour l'ingénierie

Construire la crédibilité des simulations dans un contexte industriel.

5 - 7 Décembre 2023 | En Ligne

Dans le contexte actuel de recherche de compétitivité et d’innovation technologique, la simulation numérique joue un rôle accru dans la conception, la qualification et la certification des produits industriels. En effet, les décisions industrielles critiques et les démonstrations de conformité reposent de plus en plus sur la simulation. Ceci conduit à un véritable changement de paradigme, car les essais physiques qui constituaient la part essentielle de ces démonstrations changent progressivement de finalité et deviennent principalement des référents de validation des analyses. Cette tendance est illustrée par l’adoption industrielle de la «simulation réaliste» et des «essais virtuels».

Ce rôle croissant de la simulation entraîne l’absolue nécessité de garantir un niveau de confiance satisfaisant avec des processus renforcés et harmonisés de Vérification et de Validation (V&V). En particulier les responsables des programmes demandent une garantie formelle et visible sur la capacité prédictive des simulations sur lesquelles ils fondent leurs décisions.
De plus, ces exigences se trouvent renforcées par la nécessité d’assurer des processus de calcul robustes dans l’Entreprise Étendue.

En même temps, du fait de la pression économique, certains décideurs peuvent être enclins à réduire l’effort de V&V sans en mesurer précisément les risques induits, d’autant que la mise en œuvre d’un programme de V&V n’est pas aisée compte tenu de la diversité des acteurs impliqués : managers, experts en simulation, spécialistes d’essais, développeurs et responsables qualité logiciel, fournisseurs de codes et de solutions…

Objectifs et apports de la formation

Cette « Master Class » est dédiée aux méthodologies de Vérification et de Validation pour la Simulation Numérique. Elle a été réalisée plus de 45 fois dans toute l’Europe.

Elle permettra aux participants de:

• Employer la terminologie et les concepts de la simulation

• Identifier les fondamentaux des processus et la crédibilité de la simulation
• Décrire les définitions ISO V&V, les principaux concepts d'ingéniérie des systèmes
• Identifier les différences entre V&V système et V&V de la simulation
• Décrire les définitions ISO V&V et les principaux concepts de la gestion de la simulation
• Identifier le périmètre et les missions de la gestion de la simulation.
• Utiliser les concepts de base de la simulation V&V
• Utiliser les guides et les normes disponibles pour soutenir la mise en œuvre industrielle de la V&V
• Evaluer la maturité d’un code
• Employer les bonnes pratiques du point de vue de l'utilisateur
• Evaluer la maturité d’une bonne analyse
• Evaluer et corriger les erreurs possibles dans les données
• Analyser les résultats des tests et Utiliser ces estimations pour améliorer le modèle
• Utiliser la Planification de validation hiérarchique
• Identifier les difficultés et facteurs de succès d'un processus de validation
• Identifier les différences entre étalonnage et validation
• Evaluer les incertitudes de validation
• Evaluer la précision et les métriques de validation
• Utiliser les résultats de validation pour l'acceptation du modèle
• Utiliser les fondamentaux de l'évaluation des capacités prédictives
• Identifier les méthodes de qualification d’incertitude (UQ
• Evaluer les avantages et des inconvénients et leur domaine d'application
• Identifier les difficultés de mise en œuvre de V&V
• Evaluer les avantages de la simulation V&V et les coûts associés
• Utiliser les bases pour construire une analyse de rentabilisation de simulation
• Utiliser les pratiques recommandées pour mettre en œuvre efficacement l'assurance de la crédibilité de la simulation et V&V

Les formateurs utilisent les méthodes suivantes :

• La Méthode affirmative : Quoi Faire, Comment Faire et Pourquoi.
• La méthode participative en permettant aux stagiaires de poser des questions pendant la formation et d’exprimer leurs propres interrogations.
• La méthode active lors des évaluations.

Prérequis:

Les participants doivent avoir quelques années d’expérience préalable dans une discipline de la simulation numérique, pour la conception et /ou le développement de produits industriels.

A l’inscription à la formation, nous demandons aux stagiaires de remplir une fiche de renseignements afin de connaitre les attentes et les besoins de chacun.

A qui s’adresse en priorité ce stage ?

• Aux spécialistes et ingénieurs expérimentés ayant à exercer ou étant susceptibles d’exercer des responsabilités en management de la simulation et de la fonction de Vérification et de Validation associée
• Aux managers exerçant des responsabilités dans le domaine de la simulation numérique et soucieux d’approfondir leurs connaissances en V&V afin d’améliorer les processus correspondants

Elle est destinée également :

• Aux responsables de programmes ayant à prendre des décisions critiques basées sur la simulation numérique et désireux d’améliorer leur visibilité et leur compréhension de la V&V requise.
• Aux représentants de services officiels confrontés à l’utilisation croissante de la simulation numérique pour la certification

Programme

Introduction

• Objectifs et contenu du cours.
• Fondamentaux : processus de simulation.
• Assurance de la crédibilité, criticité des simulations.

Vérification et Validation des produits industriels

• Concepts de base : définition de l’ISO pour la V&V • Qualification et certification des produits industriels.
• Ingénierie des Systèmes : principaux concepts, la V&V des Systèmes.
• Validation hiérarchique.
• Impact de l’innovation.

Management de la simulation, un facteur clé de crédibilité.

• La gouvernance et le management de la simulation.
• Le management des capacités de simulation.
• Les processus importants pour la crédibilité de la simulation : management des processus et des données, management des compétences…

Fondations et standards de la V&V pour la simulation

• Concepts de base pour la V&V de la simulation : vérification, validation, quantification des incertitudes, capacité prédictive, exemples.
• Processus de V&V et responsabilités.
• Guides et Standards:
• Une brève histoire de la standardisation.
• Principaux Guides et Standards : Guide AIAA pour la CFD, ASME V&V 10 et 20, NASA-STD-7009A, ASME V&V 40 …
• Introduction à l’évaluation de la crédibilité

Vérification des codes

• Introduction sur les codes de simulation (CSM, CFD, CEM…)
• Assurance Qualité des Logiciels (SQA) – Métriques, SQA versus V&V.
• Méthode des solutions analytiques.
• Méthode des solutions construites.
• Benchmarks, autres méthodes de vérification.
• Exemples: codes, méthodes, benchmarks.
• Check-list, matrice de vérification.

Vérification des résultats

• Métriques.
• Vérification des modèles – vérification des données, run tests.
• Estimation des erreurs (en particulier discrétisation spatiale), Extrapolation de Richardson, Indice de convergence (GCI), estimateurs spécifiques (éléments finis, volumes finis).
• Raffinement de maillages: uniforme ou adaptative?
• Singularités.
• Erreurs en discrétisation temporelle.
• Exemples, recommandations.

Validation et synergie calculs/essais

• Processus global de validation, planification de la validation.
• Processus d’exécution de la validation, collaboration calculs/essais.
• Différences entre calibration et validation.
• Incertitudes de validation, incertitudes expérimentales, exemple de l’ASME V&V 10.1.
• Evaluation de la précision du modèle et métriques de validation:
• Métriques pour quantités scalaires : déterministes, statistiques (métrique d’aire, métrique ASME V&V 20, métrique d’erreur).
• Comparaison sur l’exemple de l’ASME V&V 10.1.
• Métriques pour les réponses transitoires.
• Tendances actuelles : validation et acceptation du modèle, validation en contexte industriel (niveaux de rigueur, réutilisation des résultats antérieurs de validation, similarité…).

Quantification des Incertitudes en Simulation (UQ)

• Introduction au calcul haute-performance.
• Modèles réduits.
• Cadre d’une étude en fonction des objectifs : intervalles, distributions...
• Méthodes pour propager les incertitudes : Monte-Carlo et dérivées, FORM-SORM • Autres méthodes : LHS, P-Box, surface de réponse, méta-modèles…
• Analyse de sensibilité : ANOVA .
• Logiciels spécifiques UQ, exemples.
• Résumé sur les bonnes pratiques.
• UQ et optimisation.

Stratégies d’implantation de la V&V

• Implantation et management de la V&V, principales difficultés.
• Simulation, V&V et maitrise des risques pour la prise de décision : analyse de criticité, cadre d’assurance de crédibilité avec maitrise des risques.
• Bénéfices et coûts de la V&V pour la simulation, ROI.
• Bonnes pratiques.
• L’analyse PIRT pour la planification de la V&V.
• Evaluation de la crédibilité et communication avec le décideur: revue des procédures d’évaluation de la crédibilité, notamment le CAS du NASA-STD-7009A, PCMM…
• Organisation et management.

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