DETONATION : Prédiction et optimisation des sources acoustiques à l'aide de l'apprentissage profond

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Traditionnellement, la nuisance sonore a toujours été une problématique au coeur de l'aviation moderne avec l'avènement du turboréacteur. En conséquence, des normes de niveaux de bruit de plus en plus draconiennes ont été appliquées autour des aéroports. De plus, l'augmentation continue du taux de dilution des moteurs fait que le bruit de jet a sans cesse diminué au profit du bruit de la soufflante sur les trois points de certification des avions. Enfin, l'apparition de nouvelles technologies comme les drones ou les taxis volants urbains avec des hélices multiples et systèmes de propulsion distribuée ne fait qu'accentuer la part prépondérante du bruit généré par les machines tournantes dans les moyens de transport aérien. Sa prédiction et sa réduction est donc un enjeu sociétal majeur. Durant les dix dernières années, des progrès significatifs ont été réalisés dans le développement de modèles analytiques capables de prédire le bruit de tout type de machine tournante (ventilateur basse vitesse, turbomachine haute vitesse, en champ libre ou caréné) avec la rapidité et la précision nécessaire au prédimensionnement. Une plateforme logicielle Optisound a été ainsi développée par le partenaire industriel Optis en partenariat avec l'université de Sherbrooke pour commercialiser cette solution et ainsi favoriser la réduction du bruit dans tous les secteurs industriels. Néanmoins, certains modèles physiques ont encore des limitations ou reposent sur des bases d'essais limitées. De plus, les modèles les plus sophistiqués sont encore trop lents pour être intégrés efficacement dans une boucle d'optimisation. Le présent projet se propose d'adresser ces limitations en utilisant plusieurs techniques d'intelligence artificielle pour développer de nouveaux modèles analytiques, pour accélérer leur exécution à des fins d'optimisation et aussi pour étendre le champ d'application aéroacoustique d'Optis. Optis améliorera ainsi non seulement sa solution logicielle unique mais aussi son champ de compétence, pour les bénéfices du Québec et du Canada.#(cr)#(lf)Traditionally, noise has always been a key issue in modern aviation with the advent of turboengines. Consequently, more and more severe noise specifications and standards have been established around airports. Moreover, the continuous increase of the turbofan by-pass ratio has allowed decreasing jet noise steadily making fan noise dominant in all three airplane certification conditions. Finally, emerging new transport technologies such as drones or urban air taxis with multiple fan systems only emphasize the importance of the noise generated by rotating machines in air transport. Its prediction and its reduction are therefore a major society challenge. In the past ten years, significant progress has been achieved in the development of analytical models able to predict the noise from various rotating machines (low-speed fans, high-speed turbomachinery, in free field or ducted) with the execution speed and accuracy necessary for early efficient design. A software platform Optisound has been developed by the industrial partner Optis in partnership with Université de Sherbrooke to commercialize the solution and therefore favor the noise reduction in several industrial sectors. Nevertheless, certain physical models still have limitations or rely on limited experimental database. Moreover, the most complex models are still too slow to be efficiently integrated in an optimization loop. The project will address the aforementioned limitations by using several artificial intelligence techniques to develop new models, to speed up their execution in order to achieve optimization, and also to extend Optis range of applications. Optis will not only improve its unique software portfolio but also its range of expertise, for the benefits of Québec and Canada.