Simulation informatique

Une simulation informatique, sur une étendue de 48 heures, de l'évolution du typhon Mawar produite par le Modèle météorologique Weather Research and Forecasting

La simulation informatique ou numérique désigne l'exécution d'un programme informatique sur un ordinateur ou réseau en vue de simuler un phénomène physique réel et complexe (par exemple : 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 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. Elles permettent de limiter le risque et d'éviter le coût d'une série d'épreuves réelles (ex: essais de véhicules). Elles peuvent offrir un aperçu sur le développement d'un système trop complexe pour simuler avec de simples formules mathématiques (ex: ouragan)^[1].

La simulation numérique est utilisée pour :

prévoir l'état final d'un système connaissant son état initial (problème direct) ;
déterminer les paramètres d'un système connaissant un ou plusieurs couples (état initial - état final) (problème inverse) ;
préparer des opérateurs à des conditions plus ou moins rares dans leur interaction avec un système complexe (simulation d'entraînement).

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 (par exemple : 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. En particulier, un modèle est construit pour un usage donné, et son emploi dans un autre contexte a de fortes chances d’engendrer des résultats faux (voir validation des simulations).

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 (par exemple : 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 (par exemple : 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 (par exemple : 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. Ce terme n'est généralement plus utilisé dans le domaine professionnel depuis l'apparition croissante des nouvelles technologies.
- 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 interagissent 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 ;
Système multi-agents, pour la simulation de systèmes complexes ;
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.
Méthode DPSM en ultrasons, Electrostatique, Electromagnétisme.
méthodes de simulation en géostatistique

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.
Daisyworld de James Lovelock, en appui de sa théorie d’autorégulation nommée Gaïa.
Projet de remorquage d'un iceberg à des fin d'approvisionnement en eau simulé par Dassault Systèmes sur les logiciels SIMULIA et Dymola (en)

Exemples de logiciels de simulation numérique

ABAQUS : logiciel américain de simulation, développé par Hibbit, Karlsson & Sorensen (HKS) devenu SIMULIA depuis qu'il est racheté par Dassault Systemes en 2005 (2 formulations: implicite et explicite)
Abinit : logiciel libre international pour la simulation de la structure électronique et atomique de matériaux.
Acousys : logiciel de simulation acoustique (CSTB)
ACTRAN, logiciel belge (société Free Field Technologies) de simulation acoustique,
ADINA : système logiciel pour le calcul mécanique, thermique et fluidique - possibilité de couplage des solveurs
AMESim : logiciel de simulation 1D des systèmes multiphysiques
ANSYS : logiciel américain de simulation par éléments finis des comportements en mécanique des structures, mécanique des fluides, électromagnétisme, 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 : logiciel 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 en mécaniques des fluides, électromagnétisme, mécaniques des structures, thermique. Permet notamment d’étudier les interactions entre différentes physiques (fluide caloporteur par exemple).
Cradle : logiciels japonais de simulation des écoulements fluides, des transferts thermiques,
EFD.Lab : logiciel de simulation des écoulements pour les non spécialistes
ExtendSim : logiciel américain de simulation de systèmes discrets et continus dans différents domaines, dont industrie.
Fluent : logiciel américain de simulation des écoulements fluides,
FRED (développé par SHELL) : logiciel de dispersion atmosphérique, utilisé pour des études de danger
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)
Nastran : logiciel de simulation par éléments finis employé dans l’automobile, l’aéronautique et l’industrie manufacturière. Nastran est devenu de facto le standard pour l’analyse des structures aérospatiales.
NIMTOTH Kadviser : logiciel français de simulation des raisonnements déductifs,
PALABOS : logiciel suisse de simulation des fluides avec lbméthode,
PegOpera / Pegase : Logiciel belge (modèle déterministe physiquement basé) de simulation de la qualité des eaux de surface (rivières) de l'Aquapôle de l'Université de Liège
Phast : 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
Powersim : logiciel de simulation business
Radioss : un logiciel de simulation par éléments finis pluridisciplinaire développé par la société américaine Altair
SAMCEF : logiciel belge de simulation statique et dynamique des structures et mécanismes
Scilab : Logiciel open source de calcul et de simulation numérique
SIGMA : logiciel de dispersion atmosphérique, utilisé pour des études de danger
SIMPACK : Logiciel de simulation des mécanismes poly-articulés.
Solid Dynamics : logiciel français de simulation des efforts dans les mécanismes,
Sysnoise : logiciel Belge de simulation acoustique, éléments finis et de frontières
Systus : logiciel de simulation notamment utilisé par l’industrie nucléaire, développé par la société française ESI Group
RT-Lab : logiciel de simulation informatique temps-réel
Thétis : logiciel de simulation de mécanique des fluides développé par le laboratoire TREFLE,
Temporal Reasoning Universal Elaboration (TRUE) : logiciel français 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.

Notes et références

↑ Steven Strogatz (en), The End of Insight (1970) dans John Brockman, What is your dangerous idea?, HarperCollins. (ISBN 978-0-0612-1495-0)

Voir aussi

Lien externe

Dossier INRP Modélisation et stimulation (coordonné par Maryline Coquidé et Jean-François Le Maréchal) ; Institut national de recherche pédagogique, 2006 (PDF, 208 pages)

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 phénomènes ?, dans : Logos et Théorie des Catastrophes, éd. Jean Petitot, Patino (1988), 119-139. pdf.
(en) Leo P Kadanoff ; Excellence in Computer Simulation, Computing in Science and Engineering 6 (2) (March/April 2004), 57-67. [PDF] pdf.
(en) Leo P Kadanoff ; Computational Scenarios, Physics Today (November 2004), p. 10-11. [PDF] pdf.
(en) 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-.

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