v2.11.0 (5648)

Programme d'approfondissement - PHY_52005_EP : Mécaniques spatiales et optimisations multi-disciplinaires

Domaine > Physique.

Descriptif

Ce cours comporte deux parties de volume horaire équivalent.

    Partie mécanique spatiale :

L’avènement récent des nanosatellites, l’annonce et le début de lancement de nouvelles mégaconstellations de satellites comprenant plusieurs milliers d’unités, ainsi que la prise en compte contemporaine du risque posé par les débris spatiaux, ont pour point commun le besoin de comprendre le comportement de corps en orbite autour de la Terre, à court et long-terme. Cette problématique relève d’un domaine appelé astrodynamique, dynamique orbitale, où plus généralement mécanique spatiale. Ce domaine étant une branche de la mécanique céleste se nourrit donc d’une longue histoire, et fait appel dans ses fondements mathématiques et physiques à la théorie des systèmes dynamiques, et à la mécanique analytique. Il est également toujours un champ actif de la recherche, avec par exemple récemment l’utilisation d’outils issus de la théorie du chaos pour étudier la stabilité à long-terme d’orbites : on peut citer le calcul d’indicateurs de chaos en vue de déterminer les meilleures solutions pour la fin de vie de satellites (désorbitation ou orbite cimetière), ou encore l’étude de résonances orbitales présentes dans certaines régions de l’espace pour désorbiter naturellement les satellites. Dans cette partie du cours on étudiera la formulation Hamiltonienne de la mécanique spatiale, la résolution de ses équations de la dynamique, soit analytiquement à l’aide de développements en séries, soit numériquement à l’aide schémas d’intégrations spécifiques, on développera l’approche perturbatrice et on analysera les différentes perturbations orbitales à l’œuvre, on abordera la théorie de la moyennisation, ainsi que les outils de détection du chaos mentionnés précédemment, et on examinera une cartographie de la dynamique dans les différents régimes orbitaux utilisés pour les orbites terrestres, ainsi que la gestion du problème des débris spatiaux et des risques de collisions.

    Partie optimisation multidisciplinaire (MDO) et conception de lanceurs :

Avec la complexité croissante des systèmes aérospatiaux et des nouvelles contraintes à respecter (réglementations environnementales, fiabilité des systèmes, etc.) il est nécessaire d’adopter une approche globale et intégrée du processus de conception de ces systèmes dès les phases avant-projet. La prise en compte des couplages forts entre différentes disciplines telles que l’aérodynamique, la propulsion, les structures, la trajectoire lors des processus de conception est un défi majeur pour la conception de nouvelles configurations de véhicules aérospatiaux. En effet, en intégrant différentes disciplines simultanément dans le processus de conception, la recherche d’un optimum global nécessite de trouver le meilleur compromis entre les disciplines à cause d’objectifs antagonistes. Par exemple, l’aérodynamique et la structure d’un lanceur amènent à des décisions opposées en terme de conception. L’objectif de l’optimisation multidisciplinaire (Multidisciplinary Design Optimization - MDO) est de faciliter la résolution de problèmes d’optimisation couplés complexes à l’aide de techniques de mathématiques appliquées avancées. Le champ de recherche lié à la MDO se concentre sur des méthodologies permettant de résoudre des problèmes de conception au travers des méthodes de décomposition du problème d’optimisation, de techniques de machine learning pour l’intégration de simulations haute-fidélité (e.g., calculs éléments finis, mécaniques des fluides numériques), de méthodes pour la prise en compte des incertitudes, etc. Ces méthodes seront abordées dans le cours et mises en pratique à travers des cas de conception multidisciplinaire de véhicules spatiaux (lanceurs).

Objectifs pédagogiques

Les objectifs de ce cours sont pour la première partie : de maîtriser la modélisation mathématique et physique permettant la compréhension du comportement des corps en orbite, sur des échelles court et long terme. Pour la deuxième partie, il s’agira de maîtriser la résolution d’un problème d’optimisation multidisciplinaire et d’appréhender des problématiques connexes en conception de systèmes aérospatiaux (e.g., multi-fidélité, incertitudes).

36 heures en présentiel (9 blocs ou créneaux)

effectifs minimal / maximal:

1/24

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux

Aucun pré-requis 

Pour les étudiants du diplôme Non Diplomant

Aucun pré-requis 

Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

Aucun pré-requis 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux

Vos modalités d'acquisition :

● tout document autorisé

EXAMEN ECRIT 2H + PALE MACHINE 2H

Pour les étudiants du diplôme Non Diplomant

Vos modalités d'acquisition :

● tout document autorisé

EXAMEN ECRIT 2H + PALE MACHINE 2H

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

    Vos modalités d'acquisition :

    ● tout document autorisé

    EXAMEN ECRIT 2H + PALE MACHINE 2H

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

      Programme détaillé

      Première partie : mécanique spatiale
      1) Problème à deux corps et développement en séries
      2) Théorie des perturbations, formalisme Hamiltonien, équations de Gauss et Lagrange
      3) Théorie des perturbations canoniques
      4) Perturbations du problèmes à deux corps, applications aux satellites artificiels de la Terre
      5) Débris spatiaux et évitement de collision

      Deuxième partie : Optimisation multidisciplinaire
      6) Optimisation numérique, approches par gradient et par population
      7) Optimisation multidisciplinaire : formulations et approches
      8) Métamodèles pour la modélisation de systèmes aérospatiaux
      9) Optimisation bayésienne

      Mots clés

      mécanique spatiale; optimisation multidisciplinaire; MDO

      Méthodes pédagogiques

      cours magistral et PC écrite ou sur ordinateur
      Veuillez patienter