Qualification automatique des performances d’une carène

Déterminer la performance d’une coque de navire en fonction de sa vitesse, son chargement et son assiette.

Intelligence Artificielle : performance d'une coque de navire

Le contexte

  • Le transport maritime (90 % des biens marchands transporté dans le monde, 1/8ème de la consommation d’énergie du secteur des transports) est en croissance continue.
  • La stratégie de l’organisation internationale OMI est de réduire de 70 % les rejets en CO2 d’ici 2050.
  • L’optimisation de la carène des navires permettrait de réduire de 10 à 20 % la consommation et donc leur empreinte environnementale.

 

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Développement d’un processus automatisé, générant et réalisant des simulations complexes, et traitant les données obtenues par des librairies de Machine Learning.

Réduction de modèles : la solution OSE

  • Algorithme de génération, optimisation automatique d’un maillage et paramétrisation des calculs.
  • Calculs de mécanique des fluides permettant d’estimer les forces s’appliquant sur la carène d’un navire en fonction de l’ensemble des profils opérationnels possibles.
  • Utilisation de plan d’expérience pour optimiser le nombre de simulations à effectuer.
  • Modèle de Machine Learning afin de générer le modèle comportemental du navire au fil des simulations.

 

Intelligence artificielle : performance d'une coque de navire

Bénéfice de la solution
OSE

Un modèle de prédiction permettant des applications multiples, du choix des paramètres de navigation à la définition de la forme de coque optimale.

Une automatisation qui réduit le temps et le coût d’étude, sans compromis avec la précision.

2 développeurs OSE mobilisés

Durant 6 mois

Brevet déposé et solution commercialisée en partenariat avec MARORKA