- Simulation numérique
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Simulation informatique
Simulation numérique du tsunami dû au tremblement de terre du 26 décembre 2004La simulation numérique est l'un des outils permettant de simuler des phénomènes réels.
Appelée aussi simulation informatique, elle désigne un procédé selon lequel on exécute un programme informatique sur un ordinateur en vue de simuler par exemple un phénomène physique complexe (ex: chute d'un corps sur un support mou, résistance d'une plateforme pétrolière à la houle, fatigue d'un matériau sous sollicitation vibratoire, usure d'un roulement à billes, ...).
Les simulations numériques scientifiques reposent sur la mise en œuvre de modèles théoriques utilisant souvent la technique dite des éléments finis. Elles sont donc une adaptation aux moyens numériques de la modélisation mathématique, et servent à étudier le fonctionnement et les propriétés d'un système modélisé ainsi qu'à en prédire son évolution. On parle également de calcul numérique.
Les interfaces graphiques permettent la visualisation des résultats des calculs par des images de synthèse.
Ces simulations informatiques sont rapidement devenues incontournables pour la modélisation des systèmes naturels en physique, chimie et biologie, mais également des systèmes humains en économie et en science sociale.
Sommaire
Critique épistémologique
La simulation numérique ne doit évidemment pas être confondue - comme le terme de simulation le suggère - avec le réel. Ce n'est pas parce que l'ordinateur dit que cela va se passer comme cela que cela se comporte effectivement comme tel dans la réalité (ex: simulations numériques des prévisions météorologiques). La simulation numérique n'est qu'une représentation du réel assise sur le modèle théorique sous-jacent. Si le modèle théorique ainsi informatisé est erroné, les résultats calculés sont alors faux et peuvent amener à des prises de décision elles-mêmes erronées.
La meilleure façon de résumer cette critique épistémologique est: "la carte n'est pas le territoire !"
Ainsi, la simulation numérique - qui tend à devenir un outil indispensable d'ingénierie des objets industriels complexes du fait de sa rapidité de mise en œuvre (ex: simulation de crashes automobiles, exploration des domaines de vol aéronautiques, simulation de bombes atomiques, ...) - ne doit pas être utilisée sans prise de recul scientifique, ni prudence professionnelle.
L'analyse critique des résultats, la vérification de la validité des modèles théoriques utilisés, la confrontation des résultats prédits à l'expérience ... sont autant de réflexes d'ingénieur à avoir et qui font alors partie même de l'éthique du professionnel utilisateur, ceci afin notamment de ne pas prendre de risques inconsidérés dans les décisions de logistique, de conception (ex: voir la catastrophe inhérente au joint d'étanchéité du booster de la Navette spatiale américaine dont la simulation numérique n'a pas détecté la faiblesse structurelle[réf. nécessaire]) et/ou d'investissement (ex: voir les ratés financiers dans le démarrage des recettes d'un important parc d'attraction parisien du fait de mauvaises simulations numériques des fréquentations et des dépenses prévisionnelles des consommateurs[réf. nécessaire]).
Histoire
La simulation informatique est apparue en même temps que l'informatique pour les besoins du projet Manhattan pendant la Seconde Guerre mondiale, afin de modéliser le processus de détonation nucléaire. La première simulation numérique « civile » en physique théorique fût l'expérience de Fermi-Pasta-Ulam (1953). Depuis, elle a évolué parallèlement à l'informatique.
Catégories de simulation informatique
On peut distinguer trois catégories de simulations :
- La simulation continue, où le système se présente sous la forme d'équations différentielles à résoudre. Elle permet de suppléer à la résolution analytique quand celle-ci est impossible. Effectuée au départ sur des calculateurs analogiques, elle s'est effectuée aussi sur des ordinateurs ainsi que des machines hybrides, et un troisième type de calculateurs qui n'a pas eu de lendemain, les calculateurs stochastiques.
- La simulation discrète dans laquelle le système est soumis à une succession d'évènements qui le modifient. Ces simulations ont vocation à appliquer des principes simples à des systèmes de grande taille. La simulation discrète se divise en deux grandes catégories :
- asynchrone ou time-slicing : on simule à chaque fois le passage d'une unité de temps sur tout le système.
- synchrone ou event-sequencing : on calcule l'arrivée du prochain événement, et on ne simule qu'événement par événement, ce qui permet souvent des simulations rapides, bien qu'un peu plus complexes à programmer.
- La simulation par agents, où la simulation est segmentée en différentes entités qui intéragissent entre elles. Elle est surtout utilisée dans les simulations économiques et sociales, où chaque agent représente un individu ou un groupe d'individus. Par nature, son fonctionnement est asynchrone.
Méthodes de simulation
- Méthodes de Runge-Kutta pour le traitement numérique des équations différentielles;
- Méthode des éléments finis ou Méthode des caractéristiques pour le traitement des équations aux dérivées partielles;
- Simulation atomistique en physique des matériaux;
- Méthode de Monte-Carlo en physique statistique, physique des matériaux, physique nucléaire, physique des particules, mathématiques, statistiques et économétrie;
- Méthode ab initio en mécanique quantique, chimie quantique;
- Discrétisation des équations (éléments finis, volumes finis, différences finies) en mécanique, aérodynamique, acoustique;
- Dynamique moléculaire, Dynamique d'amas en chimie, physique;
- Simulations PIC (Particle-in-Cell) en physique.
Exemples de simulations
- Expérience de Fermi-Pasta-Ulam en physique statistique.
- Le code MCNP développé au Laboratoire national de Los Alamos est très utilisé pour les simulations en physique nucléaire.
- D'autres codes de simulation numérique de phénomènes physiques accessibles depuis le net.
- Expérimentations virtuelles (Polytechnique, Lactamme, Jean-François Colonna)
- Daisyworld de James Lovelock, en appui de sa théorie d'autorégulation nommée Gaïa
- Simulations numériques en mécanique (Master Modélisation numérique en mécanique, Université de La Rochelle)
- (fr) Exemples de simulations numériques Différentes possibilités de simulation
Exemples de logiciels de simulation numérique
- ABAQUS: logiciel français de simulation (formulations implicite et explicite),
- Abinit, logiciel libre international pour la simulation de la structure électronique et atomique de matériaux.
- Actran, logiciel belge de simulation acoustique,
- ADINA, système logiciel pour le calcul mécanique, thermique et fluidique - possibilité de couplage des solveurs
- ANSYS, logiciel américain de simulation par éléments finis des comportements en mécanique des structures, mécanique des fluides, electromagnétisme, etc.
- ANSYS CFX, logiciel de CFD pour le couplage fluide structure avec ANSYS
- AnyLogic, outil de simulation des processus et des systèmes dans différents domaines.
- CADFLOW, logiciels de simulation et Ingénierie pour la Plasturgie
- CalTox , logicile libre de calcul de la toxicité d'une émission dans l'air
- Castor, logiciel français de simulation du comportement d'une structure mécanique,
- CFDesign, logiciel de simulation d'écoulement de gaz et de fluides
- Code_Aster : logiciel libre de simulation numérique en mécanique des structures.
- Code Mascaret : logiciel libre de simulation numérique d'écoulements unidimensionnels.
- Code_Saturne, Logiciel libre, élaboré par EDF, de simulation en Mécanique des fluides
- COMSOL MULTIPHYSICS, logiciel élément finis alliant généricité (mécaniques des fluides, électromagnétisme, mécaniques des structures, thermique) et puissance de calcul, permettant d'étudier un nombre illimité d'interactions entre différentes physiques (fluide caloporteur par exemple),
- EFD.Lab, logiciel de simulation des écoulements pour les non spécialistes
- Fluent, logiciel américain de simulation des écoulements fluides,
- FRED (développé par SHELL), logiciel de dispersion atmosphérique , utilisé pour des études de danger
- LMS Imagine.Lab logiciel de simulation système multiphysique
- LMS Virtual.Lab Motion, logiciel Belge (Société LMS) de simulation des efforts dans les mécanismes,
- LMS Virtual.Lab fatigue, logiciel Belge (Société LMS) de simulation de la fatigue dans les structures ( y compris point et cordons de soudure)
- NIMTOTH Kadviser, logiciel français de simulation des raisonnements déductifs,
- PHAST,(développé par DNV), logiciel de dispersion atmosphérique , utilisé pour des études de danger
- Plate-forme Salomé, Plate-forme d'intégration libre et open source pour la simulation numérique
- PHUN, logiciel de simulation 2D gratuit
- Radioss : un logiciel de simulation par éléments finis pluridisciplinaire développé par la société américaine Altair
- SAMCEF, logiciel belge de simulation des comportements en mécanique des structures,
- SIGMA (développé par l’IRSN), logiciel de dispersion atmosphérique , utilisé pour des études de danger
- Solid Dynamics, logiciel français de simulation des efforts dans les mécanismes,
- Sysnoise, logiciel Belge de simulation acoustique,éléments finis et de frontières
- Systus, logiciel français de simulation notamment utilisé par l'industrie nucléaire,
- TRUE (Temporal Reasoning Universal Elaboration) : logiciel français (société True-World) de modélisation, de simulation et d'intelligence artificielle, interface wysiwyg, restitution en 2D, 3D et 4D,
- VASP (Vienna Ab initio Service Package), logiciel de calcul ab initio,
- Working Model, logiciel de simulation de mouvements, de collisions etc...
Bibliographie
- Marie Farge ; L'approche numérique en physique, Fundamenta Scientiae 7 (1986), 155-175. [pdf] pdf.
- Marie Farge et Jean-François Colonna ; L'experimentation numérique par ordinateur, La Recherche 187 (1986), 444-457. [pdf] pdf.
- Marie Farge ; L'approche numérique : simulation ou simulacre des phenomènes ?, dans : Logos et Theorie des Catastrophes, ed. Jean Petitot, Patino (1988), 119-139. pdf.
- Leo P Kadanoff ; Excellence in Computer Simulation, Computing in Science and Engineering 6 (2) (March/April 2004), 57-67. [pdf] pdf.
- Leo P Kadanoff ; Computational Scenarios, Physics Today (November 2004), pp.10-11. [pdf] pdf.
- James Langer ; Computing in Physics: are we taking it too seriously? Or not seriously enough?, Physics Today 52 (7)(July 1999), 11-13. Lire également : Computing in Physics' prompts model debate, Physics Today 52 (12) (December 1999), 15-.
Voir aussi
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