Améliorer les modèles de prédiction du givrage aéronautique à l'aide de l'intelligence artificielle

Lorsque des gouttelettes d'eau surfondue d' unnuage给出了一个中心，在接触的两个表面上，de 'avion, de la glice, pete，前者。La glace dacry - 3的性能不如l' aviet - 3的性能好。模拟的过程是模拟的，模拟的过程是模拟的，模拟的过程是模拟的，模拟的过程是模拟的，模拟的过程是模拟的。La msamicique des fluides numacriques, ou CFD, modsamicliise l' castoulement d'air, La quantile d' captures和La quantile de glace accumules sur les surfaces de l'avion。独立的，les mod<e:1> les doivent être calibre - sacrimentement pour avoir des pracritions de qualit<e:1>。Les modsles de CFD danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com在一个三维模拟中，多重变量的分布是：1个可变变量，1个可变变量，1个可变变量，1个可变变量，1个可变变量，2千万个可变变量，1个空间。一个解决方案倒分析器将大量的don - samices et d' amsamiclier或pracciision des mod<e:1> et d'utiliser l' intelligent artificile。该程序提出了“实用程序”、“人工智能”、“自动化”、“分析”、“不确定性”、“算法”、“<s:2> - <s:2> - <s:2> - <s:2>”、“<s:2> - <s:2> - <s:2>”、“神经系统”、“<s:2> - <s:2> - <s:2>”、“模型”、“CFD”、“代码”、“给定”。最主要的目标是改变生活方式。从表面上看，空气的冷却过程与rôle基本的冰积累过程是一样的。冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机冷冻机一方制定糖衣测量表，另一方制定糖衣测量表，另一方制定糖衣测量表，另一方制定糖衣测量表，另一方制定糖衣测量表，另一方制定糖衣测量表。第二个最客观的生活方式是“幻影”，“表面”，“表面”，“表面”。小的rugosisamys增加了冷冻。为了分析d 'incertitude identifiera les的特性在des rugosites qui augmentent le refroidissement。学徒机简化了与不确定度分析相关的<s:1> <s:1>交换器和<s:1>交换器。在更客观的生活条件下，<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> - <s:1> - <s:1> - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -Des方法高级fidelites,像les模拟辅助最大中阶梯光栅,演示Des预测准确,但是太couteuses en临时工计算倒l 'industrie。我的学徒机器，我的学徒机器，我的学徒机器，我的学徒机器，我的学徒机器，我的学徒机器，我的学徒机器，我的学徒机器。这两个模块分别为两个模块，一个模块为两个模块，一个模块为两个模块，一个模块为两个模块，一个模块为两个模块。加拿大工业发展的重要研究方案。保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统、保护系统等。人工智能提供了新的可能性，它可以提供各种各样的信息，如：电子通讯，电子通讯，电子通讯，电子通讯，电子通讯。在保护系统的概念、保护运动和薪金薪金方面，薪金薪金和薪金薪金仍然是增加的。

Lorsque des gouttelettes d'eau surfondue d'un nuage givrant entre en contact avec les surfaces de l'avion, de la glace peut se former. La glace dégrade les performances de l'avion et peut causer son écrasement. Les outils de simulation numérique du givrage réduisent les risques et aident à développer des systèmes de protection. La mécanique des fluides numériques, ou CFD, modélise l'écoulement d'air, la quantité d'eau capté et la quantité de glace accumulé sur les surfaces de l'avion. Cependant, les modèles doivent être calibrés expérimentalement pour avoir des prédictions de qualité. Les modèles de CFD dépendent de plusieurs paramètres et retournent une quantité massive d'information autour d'un avion. Pour une simulation 3D, plusieurs dizaines de variables sont évaluées à plus de 20 millions de points dans l'espace. Une solution pour analyser cette masse de données et d'améliorer la précision des modèles et d'utiliser l'intelligence artificielle. Le programme propose d'utiliser des outils d'intelligence artificielle comme l'apprentissage automatique, l'analyse d'incertitude, les algorithmes génétiques et les réseaux neuronaux pour améliorer les modèles de CFD des codes de givrage. Un premier objectif est la modélisation des formes de glace. Le refroidissement de la surface par l'air joue un rôle fondamental dans l'accumulation de glace. Le refroidissement varie dans le temps et le long de la surface. A partir de formes de glace mesurées, nous utiliserons l'apprentissage automatique et des algorithmes génétiques pour calibrer les paramètres d'un modèle de prédiction des formes de glace. Un second objectif est lié à l'apparition de rugosité à la surface de la glace. Les rugosités augmentent le refroidissement. L'analyse d'incertitude identifiera les caractéristiques géométriques des rugosités qui augmentent le refroidissement. L'apprentissage machine créera les modèles simplifiés nécessaire aux analyses d'incertitudes. Un dernier objectif est lié à la prédiction des performances aérodynamiques d'une aile givrée. Des méthodes hautes fidélités, comme les simulations aux larges échelles, permettent des prédictions précises, mais sont trop couteuses en temps de calcul pour l'industrie. L'apprentissage machine et les réseaux neuronaux serviront à la mise au point de modèles simplifiés. Ces modèles seront moins couteux en temps de calcul que les méthodes hautes fidélités, tout en étant pratiquement aussi précis. Le programme de recherche est important pour l'industrie aéronautique canadienne. Le développement de système de protection contre le givre et la prédiction des performances aérodynamiques des ailes givrés occupe une place importante lors de la certification des avions. L'intelligence artificielle ouvre de nouvelles possibilités d'amélioration des prédictions des codes de givrage. En permettant de concevoir des systèmes de protection consommant moins d'énergie, la sécurité des avions de demain augmentera.