WO2016110658A2 - Procede de determination d'exigences d'operabilite probabilisees d'un systeme et de ses sous-systemes constitutifs. - Google Patents

Procede de determination d'exigences d'operabilite probabilisees d'un systeme et de ses sous-systemes constitutifs. Download PDF

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WO2016110658A2
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subsystem
spacecraft
rocket engine
subsystems
propulsion system
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Guillaume GALATEAU
Sébastien REICHSTADT
Tristan LE FEVRE
Philippe James
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Snecma
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    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the invention is in the field of industrial system characterization processes.
  • the invention thus relates to a method for determining probabilistic operability requirements of a system and its constituent subsystems.
  • Rocket engines or more generally propulsion systems for the space industry, are an example of such complex systems to be modeled to be predictively characterized.
  • Such subsystems consist of different subsystems manufactured by separate manufacturers, on the basis of specifications issued by a client who carries out or has the system assembled.
  • Such subsystems are, for example, an oxygen turbopump, a hydrogen turbopump, a gas generator, valves, or the propulsion chamber of the engine, in the case of a liquid propellant rocket engine.
  • uncertainties exist as to the interface conditions between two subsystems, in the system once it is assembled, or to the environmental conditions (operation on test bench or in actual launch conditions, for example). These uncertainties are also framed strictly, but it is submitted here that it is desirable to integrate them in a model simulating the operation of the system.
  • uncertainties occur at an early stage of the development program, the final product is still poorly known for reasons related to the lack of maturity, lack of testing of the system, at the moment of characterization , subsystems and system under development.
  • the models used to establish the functional areas lack representativeness and precision.
  • a previously implemented method uses the representation of uncertainties by independent Gaussian statistical distributions.
  • a linearized simplified motor model is also used in the vicinity of a specified average operating point.
  • This operating point is defined by the numerical values of various operating parameters each carrying either the complete system or a subsystem. Among these parameters, we distinguish the performance (subsystem performance in particular) and the interface conditions, characterizing the power supply variabilities of the system.
  • the size and eccentricity (given by the dimensions of the two axes) of the ellipses in each plane were, in this approach, defined by a single probability rate applied indifferently to the plans relating to the complex system and the plans relating to the subsystems.
  • the orientation of the ellipse and its eccentricity were defined by a sensitivity matrix for projecting the system plane on subsystem planes.
  • the size could be considered identical (invariant at the point of operation) regardless of the point considered for calculation gain issues, without functional or behavioral justification.
  • a step of obtaining a population of operating points of the system comprising said constituent subsystems with dispersed operating conditions, in a multi-dimensional space whose axes are each representative of a performance of a sub-system.
  • the system of the system represented for the purpose of characterization, either of an interface of a subsystem,
  • each boundary domain being constructed as encompassing, around a reference point, a proportion of said population defined in the plane of the subsystem considered, corresponding to a projection of the operating points obtained at the system level in the plane of the subsystem considered, these limit domains representing observable operating conditions of the system in operation because of the different sources of dispersions ,
  • the qualifying domains introduce, in relation to the limit domains, qualifying directions in which the main failure modes are critical (such as, for example, robustness to pressure loads or fatigue due to thermal loads), and functional limitations of the sub-branches. systems consisting of criteria which must not be exceeded in the development or production phase, otherwise the functional or mechanical integrity of the subsystem in question, or of the system itself, may be impaired, such criteria being used to quantify the margins subsystems vis-à-vis their failure modes.
  • the quantitative criteria associated with the qualifying directorates are defined with margins that are more important in the development phase than under observable conditions during actual operation in operation.
  • the invention also relates to a method of designing a rocket engine or a propulsion system of spacecraft, and its constituent subsystems, this method comprising:
  • this determination phase comprising:
  • a step of obtaining a population of running points of the rocket engine or of the spacecraft propulsion system comprising at least two subsystems chosen from an oxygen turbopump (TPO), a hydrogen turbopump (TPH), a gas generator, valves (HPV, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) and a propellant chamber (CP) of the rocket engine.
  • each boundary domain being constructed as encompassing, around a reference point, a proportion of said population defined in the plane of the subsystem considered, corresponding to a projection of the operating points obtained at the system level in the plane of the subsystem considered, these limit areas representing observable operating conditions of the rocket engine or the propulsion system of a machine space in operation due to different sources of dispersion,
  • said population of operating points of the rocket engine or of the spacecraft propulsion system comprising at least two subsystems selected from an oxygen turbopump (TPO) is obtained.
  • a hydrogen turbopump (TPH) a gas generator, valves (HPV, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) and a propellant chamber (CP) of the rocket engine with dispersed operating conditions, in a multidimensional space whose axes are each representative of a performance of a rocket engine subsystem or of the spacecraft propulsion system represented for the purpose of characterization, or of an interface of a subsystem.
  • said population of points of operation of the rocket engine or of the spacecraft propulsion system comprising at least two subsystems chosen from an oxygen turbopump ( TPO), a hydrogen turbopump (TPH), a gas generator, valves (HPV, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) and a propellant chamber (CP) of the rocket engine, said population being constructed by means of a effective anchoring, authorized by this new method, of the predictive data associated with said systems and subsystems on:
  • the margins of the subsystems are changed with respect to their failure modes during the life of the product in the development phase and then in the production phase, either upwards in the event of a decrease in misrepresentations or downwards in the event of of production drifts.
  • the process implemented makes it possible in particular to pool the qualification objectives of the different subsystems whose qualifying directions are common.
  • the uncertainties associated with the control system making it possible to target the operating point of the system or subsystem considered
  • the uncertainties associated with the behavior of the system and its subsystems Since the performance of the system and its subsystems has been characterized during a first acceptance test, these uncertainties will then be limited to the fidelity of the system, that is to say to the variability between repeated tests.
  • the likelihood of operation or reliability is determined to define an operating domain in operation, or to define a qualifying operating domain. In both cases, this probability of correct operation or reliability must be compatible with the functional limitations of the subsystems whose values have been defined by the authorities in charge of designing the subsystems considered. Since these values should not be exceeded during the development, qualification and production phases, it is ensured that the proportion of the population that does not meet these criteria is less than the probability of correct operation or reliability.
  • the criterion criterion of qualification is also taken into account. It is therefore ensured that the proportion of the population for which the performance achieved is below the qualifying criteria or greater than the functional limitations (associated with failure modes) or greater than the physical limitations (adjustment range of a valve, for example), is less than the probability of success of the qualification.
  • This proportion / reliability of said population for a subsystem is determined according to the number of degrees of freedom of the system and the confidence rate imposed on the system.
  • the operating points of the system and its constituent subsystems are obtained by simulation using a model of the complex system (including uncertainties) and a statistical analysis simulating the influence of different possibly correlated dispersion sources. to define individuals from the population of possible systems.
  • system simulations make it possible to constitute a multidimensional subsystem and system performance base, which can be represented by a cloud of points whose coordinates are represented on the two dimensions of the considered space constituting each domain or plane of operation.
  • a domain is constructed by projecting points on two dimensions of space, both representing performances or conditions observed at the terminals of the same subsystem. represent.
  • radar constituting a preferred embodiment, which ensures the construction of a domain taking into account the coordinates of the operating points and the reference point on at least two axes representing the respective subsystem, in using any envelope obtained by global counting (discretization and concatenation by angular sectors on the plane defined by the two axes).
  • an adaptation of the domains is applied by a homothety to the limits of each of the domains of the subsystems, to define modified domains characterizing an operation of the subsystems answering a reliability objective defined in system level.
  • the generalized algebraic method which is an alternative method presenting an intermediate improvement over the already known original method, according to which the construction of a domain in the multidimensional space includes a step of normalization of the population into a population equivalent Gaussian, a step of building a domain based on the normalized population, and a reverse transformation of the domain thus constructed to obtain the desired domain in multidimensional space.
  • an adaptation of the domains is applied by an iterative algebraic adaptation of the subsystems, to define modified domains characterizing an operation of the subsystems approaching an overall reliability objective defined for the system.
  • the proportion of the population defined in the plan of the subsystem considered may be determined to define a functional limit domain in operation, or to define a qualifying domain of operation in qualification.
  • a reliability specification of each subsystem can be determined from said population based on the number of degrees of freedom of the system and the rate imposed on the system.
  • the characterization method according to the invention can in particular be applied to a complex system comprising a rocket engine or a propulsion system of spacecraft.
  • the method according to the invention can be applied to a complex system comprising a liquid propellant rocket engine with subsystems comprising at least two subsystems selected from an oxygen turbopump, a hydrogen turbopump, a generator of gas, valves and a propellant chamber of the rocket engine.
  • FIG. 1 shows a diagram of a rocket engine, an example of a complex system characterized according to the invention.
  • FIG. 2 presents an aspect of implementation of the invention (modular functional simulation of the rocket engine system).
  • Figure 3 shows a representation in a plan devoted to a rocket engine, a population of operating points.
  • FIGS. 4A to 4D show, in performance plans devoted to engine subsystems, the same population of operating points.
  • FIG. 5 presents a protocol for determining an operating operational domain (called "limit") in a plan devoted to the engine.
  • Figure 6 presents a protocol for determining sizing domains (so-called “qualifiers” or “extremes”) in engine subsystem plans, in order to identify the critical subsystem performance with respect to the modes. subsystem failure.
  • Figure 7 presents a protocol for determining the operating domains in plans for the engine subsystems.
  • Figure 8 shows an example of in-flight operating area (called "limit") in a plane dedicated to the engine.
  • Figure 9 shows an example of in-flight operating domain (called "limit") in a plan devoted to a subsystem of the engine.
  • Figure 10 shows an example of a qualifying operating domain in a plan devoted to a subsystem of the engine.
  • a rocket engine is shown schematically by way of illustration of an example of a complex system. It consists of different subsystems, including a propulsion chamber CP, a TPH hydrogen turbopump, a TPO oxygen turbopump, OPV oxygen valves, VCO, and hydrogen valves VPH, VCH, VBPH, VBPO, but Other subsystems can be integrated depending on the operating cycle considered, such as a gas generator for example.
  • This is a liquid hydrogen engine, using liquid oxygen as the oxidant, but other systems can of course be the subject of a characterization process according to the invention.
  • FIG. 2 shows the process, according to one embodiment of the invention, of obtaining a population of operating points of the engine of FIG. 1.
  • a computer model 10 of the system is written, taking into account uncertainties and statistical distribution laws associated with these uncertainties on various parameters, and making it possible to simulate the operation of an engine specimen under flight conditions, that is to say under operational operating conditions.
  • Powerful calculation means 40 make it possible to generate by Monte Carlo pull a large number of virtual but realistic copies of motors, each copy being represented by numerical values of parameters specifically chosen not only for their physical meaning vis-à-vis phenomena occurring in the subsystem, but also for their ability to quantify the performance and interface conditions of the engine-integrated subsystem as well as their ability to capture manufacturing dispersion impacts.
  • the experience of the designers makes it possible to limit the realistic numerical values via distribution laws, or even to correlate the parameters between them.
  • the model generates the copies, and calculates operating points in flight 50. These operating points each include several parameters, commonly called performance. At least two performances characterize the engine generally, in a nonlimiting manner, because it depends on the number of degrees of freedom of the system, while various performances characterize the subsystems. For each subsystem, at least two performances are usually selected.
  • FIGS. 4A to 4D there are four subsystem performance plans.
  • FIG. 4A shows the regenerative circuit of the propulsion chamber CP in FIG. 4B of the TPH hydrogen turbopump in FIG. 4C of the TPO oxygen turbopump, and in FIG. a control valve.
  • FIG. 4A shows the regenerative circuit of the propulsion chamber CP in FIG. 4B of the TPH hydrogen turbopump in FIG. 4C of the TPO oxygen turbopump, and in FIG. a control valve.
  • points that do not relate to the performances represented in the plane are ignored.
  • the plane is defined by an abscissa axis representing a coefficient DPCR expressing the pressure drop of the regenerative circuit and by an ordinate axis representing a coefficient DTCR representing the heating.
  • the plane is defined by an abscissa axis representing the rotation speed RTH in revolutions per minute of the TPH hydrogen turbopump and by an ordinate representing the WTH power of the hydrogen turbopump.
  • the plane is defined by an abscissa axis representing the rotational speed RTO in revolutions per minute of the TPO oxygen turbopump and by an ordinate axis representing the wattage wt. of the oxygen turbopump.
  • the plane is defined by abscissa and ordinate axes representing hydraulic section limitations AHVBH and AHVBO in m 2 of the bypass valve considered.
  • FIG. 5 shows a process for determining the operating domain in the engine performance plan, shown in FIG. 3. The process can be repeated for several engine performance plans, if the system comprises more than two performances for the engine. the engine, and therefore includes a loop 501 to review all plans.
  • the points banks obtained for a given flight setting and condition (defining a flight point) are processed one after the other. So we use a loop 502 to review the different points of flight.
  • the performance distribution (contained in the point bank) and the proportion P s of the points to be included in the operating domain of the system (or target probability ratio) are used as input values.
  • the inverse transform is applied to the global envelope.
  • the point banks obtained for an adjustment and a set of given flight conditions are again processed one after the other. So we use a loop 602 to review the different points of flight.
  • the performance distribution and the proportion of points to be included in the operating domain are used as input values of a function of determination of the operating domain in the plane. . This function ignores the coordinates of the points that are not the performances concerned by the plan considered.
  • the function used can also be of different types (radar method, generalized algebraic method, etc.).
  • the invention is not limited to a particular implementation.
  • the targeted P ss coverage rate for the relevant performance plan (usually a subsystem performance plan) must be determined in advance, and can be as follows:
  • a specific function makes it possible to optimize the ellipses by adapting the coefficient ⁇ 2 and thus the dimensioning of the ellipses to the reliability rate of the targeted system Ps.
  • an iterative adaptation step is necessary to ensure the coherence of the domains with the requirement expressed overall in reliability rate: the domains in the different subsystem plans are refined to ensure the overall reliability rate of the system.
  • This step is essential for the system operator to enable him to determine, in a reasonable and constructed way, the level of requirement, in terms of reliability, vis-à-vis all the subsystems constituting the complete system.
  • the expansion coefficient for a flight point can be calculated as soon as the operating areas for the point of flight have been determined in all qualifying plans.
  • the calculation of the coefficient of expansion is performed by counting the points that are outside at least one of the operating domains defined in one of the qualifying plans. Once this count is done, the remaining proportion of the points that are in all domains is compared to the target probability rate at the engine. • We then apply a homothety to the limits of each domain in each plane, centered on the point of flight and with a coefficient of expansion determined to approach with the new limits, the target probability rate at the engine.
  • the domains obtained are subject in each plan of the calculation of an overall envelope, according to an appropriate technique, to merge the domains of the different points of flight.
  • FIG. 7 shows a process for determining the operating domain in the performance plan of the subsystems. Again, several plans will be processed one after the other, as several subsystems are involved and some subsystems may have more than two performance requirements for sizing. So we use a loop 701 reviewing all plans. In a given plane, point banks obtained for a point of flight are again processed one after the other. So we use a loop 702 to review the different points of flight.
  • the performance distribution and the proportion of points to be encompassed in the operating domain are used as input values of a function of determining the operating domain in the plane. . This function ignores the coordinates of the points that are not the performances concerned by the plan considered.
  • the expansion coefficients calculated in FIG. 6 are then applied for the respective flight points to the areas concerned. Modified (adjusted) domains are obtained in each plane and for each point of flight.
  • FIG. 8 shows the flight range of a rocket engine determined according to the principles thus proposed.
  • the plane is that defined by the abscissa axis representing the unitless mixing ratio (RMEP) and the ordinate axis representing the total thrust (QTEP) expressed in kg / s.
  • the probability ratio used for the processes of Figure 5 is the normal in-flight operating rate defined as satisfactory to ensure the success of a program.
  • the domain presented is the global envelope, calculated to contain the domains obtained around the flight points corresponding to the various flight settings and conditions.
  • FIG. 9 shows the flight range of a hydrogen turbopump of the engine of FIG. 8.
  • the probability ratio used is the probability rate evoked in relation to FIG. 8.
  • the domain presented is also here global envelope, calculated to contain the domains obtained around the points of flight corresponding to the different settings and flight conditions.
  • the plane is defined by the abscissa axis representing the rotational speed (RTPH) in revolutions per minute of the hydrogen turbopump and the ordinate axis representing the power (WTPH) in kW of the hydrogen turbopump.
  • the qualification range 1000 of the hydrogen turbopump of the same engine is shown.
  • the probability rate used is the success rate (that is, the achievement of the criteria) required in the qualification.
  • the domain presented here is also the global envelope, calculated to contain the domains obtained around the flight points corresponding to the different flight settings and conditions.
  • the flight domain 1010 which logically is included in the qualification area 1000, and the qualification areas 1020 and 1030 of the flight obtained according to the previous method, of which it is submitted here that, although satisfactory, they are less accurate.

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Description

Procédé de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées d'un système et de ses sous-systèmes constitutifs
Contexte technique
L'invention s'inscrit dans le domaine des procédés de caractérisation de systèmes industriels. On s'intéresse ici à des systèmes constitués de plusieurs sous-systèmes, aussi appelés ici « systèmes complexes ». On s'intéresse de plus à des systèmes devant être modélisés pour pouvoir être caractérisés, du fait de l'absence de retour d'expériences matérielles significatives. Cela peut être dû au coût trop important des expériences matérielles, ou aux délais trop longs pour obtenir le retour de ces expériences. Du fait de ces contraintes, la caractérisation doit être prédictive.
L'invention concerne ainsi un procédé de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées d'un système et de ses sous-systèmes constitutifs.
Les moteurs de fusée, ou plus généralement les systèmes propulsifs pour l'industrie spatiale, constituent un exemple de tels systèmes complexes devant être modélisés pour être caractérisés de manière prédictive.
Ils sont constitués de différents sous-systèmes fabriqués par des industriels distincts, sur la base de spécifications émises par un donneur d'ordre réalisant ou faisant réaliser l'assemblage du système. De tels sous-systèmes sont par exemple une turbopompe à oxygène, une turbopompe à hydrogène, un générateur de gaz, des vannes, ou la chambre propulsive du moteur, dans le cas d'un moteur de fusée à ergols liquides.
Des relations contractuelles portant sur le comportement des sous- systèmes et du système en conditions d'exploitation sont définies entre les acteurs du développement et de la fabrication, avec notamment la définition de taux de probabilité de succès imposé pour les vols. Dans le cadre de ces relations contractuelles, chaque sous-système est défini de manière précise, mais dans la limite des incertitudes inhérentes au processus de production. En effet, il est attendu que chaque exemplaire produit de sous-système soit légèrement différent des autres. Bien qu'une telle variabilité soit encadrée par des processus de production exigeants, il est soumis ici qu'il est nécessaire d'en tenir compte pour modéliser précisément le comportement du sous-système et celui du système.
De la même manière, des incertitudes existent quant aux conditions d'interface entre deux sous-systèmes, dans le système une fois celui-ci assemblé, ou aux conditions d'environnement (fonctionnement sur banc d'essai ou en conditions de lancement réel, par exemple). Ces incertitudes sont aussi encadrées strictement, mais il est soumis ici qu'il est souhaitable de les intégrer dans un modèle simulant le fonctionnement du système.
Des incertitudes peuvent aussi apparaître dans le processus de réglage des sous-systèmes et du système. Il est encore soumis qu'il est souhaitable de les intégrer dans le modèle du système.
Egalement, des incertitudes interviennent à un instant précoce du programme de développement, le produit final n'étant encore que mal connu pour des raisons liées au manque de maturité, à l'absence d'essai du système, à l'instant de la caractérisation, des sous-systèmes et du système en cours de développement. De ce fait, les modèles servant à l'établissement des domaines de fonctionnement manquent de représentativité et de précision. Il est néanmoins souhaitable d'être en mesure de caractériser le système complexe tôt dans le programme de développement, sur l'ensemble de la plage de fonctionnement prévue en phase de qualification (domaines de qualification), en préparation de la phase de production (domaines de fonctionnement en mode opérationnel, par exemple domaine de fonctionnement de vol dans le cas d'un moteur-fusée).
Enfin, au cours de la vie opérationnelle d'un système et de ses sous- systèmes, des dérives de certains paramètres peuvent se produire, et créent une incertitude supplémentaire. Il est encore soumis ici que celle-ci peut être intégrée dans un modèle.
Une méthode précédemment mise en œuvre utilise la représentation des incertitudes par des distributions statistiques gaussiennes indépendantes.
Dans cette méthode antérieure, on utilise également un modèle de moteur simplifié par linéarisation au voisinage d'un point de fonctionnement moyen spécifié. Ce point de fonctionnement est défini par les valeurs numériques de divers paramètres de fonctionnement portant chacun soit sur le système complet, soit sur un sous-système. Parmi ces paramètres, on distingue les performances (performance des sous-systèmes notamment) et les conditions d'interface, caractérisant les variabilités d'alimentation du système.
La définition de ces performances ou des conditions d'interface des sous- systèmes permet de visualiser, à l'aide d'axes représentant deux performances du système ou d'un sous-système, ou deux conditions d'interface, des plans relatifs au système (généralement un ou deux plans, relatifs au système complexe, mais éventuellement plus) et des plans relatifs aux sous-systèmes.
L'utilisation de distributions gaussiennes pour modéliser les incertitudes amenait, dans cette méthode précédemment mise en œuvre, à représenter, dans ces plans, des domaines de fonctionnement visant à couvrir une proportion des situations réelles rencontrées par un système en opération égale au taux de réussite visé. Ces domaines étaient représentés par des ellipses.
Ces ellipses étaient centrées chacune sur un point défini, dans chaque plan, par un moteur moyen, un réglage particulier (cible) de celui-ci et des conditions de vol particulières, relatives essentiellement à une phase de vol.
La taille et l'excentricité (données par les dimensions des deux axes) des ellipses dans chaque plan étaient, dans cette approche, définies par un taux de probabilité unique appliqué indifféremment aux plans relatifs au système complexe et aux plans relatifs aux sous-systèmes. L'orientation de l'ellipse et son excentricité étaient définies par une matrice de sensibilité permettant de projeter le plan système sur les plans sous-systèmes. De plus, par hypothèse simplificatrice, la taille pouvait être considérée comme identique (invariante au point de fonctionnement) quel que soit le point considéré pour des questions de gain de calcul, sans justification fonctionnelle ou comportementale.
Or une telle manière de procéder revient à supposer que tout exemplaire de système sortant du domaine de fonctionnement défini pour le système (et donc ne satisfaisant pas à la spécification) voit simultanément tous ses sous-systèmes sortir de leurs domaines de fonctionnement respectifs.
Comme le taux de probabilité utilisé est défini au niveau du système complet, il s'agit là d'une manière de raisonner qui conduit à négliger les situations dans lesquelles un ou plusieurs sous-systèmes sont en dehors de leur domaine de fonctionnement, tandis qu'un ou plusieurs autres sous-systèmes sont bien à l'intérieur de leur domaine de fonctionnement.
Or c'est sur la base des domaines de fonctionnement définis pour les sous- systèmes en phase de développement que ceux-ci vont être conçus et dimensionnés. Ainsi, les domaines de fonctionnement des sous-systèmes ne doivent pas être définis trop étroitement.
Pour pallier cette difficulté, notamment, une solution alternative a été recherchée.
Elle a été basée sur la disponibilité de moyens de calcul de puissance accrus, dus à l'évolution des ordinateurs et des techniques de calcul parallélisés avec des regroupements (clusters), permettant de procéder à des simulations des configurations et des comportements en opération de nombreux exemplaires de systèmes complexes, permettant ainsi de disposer d'une quantité statistiquement significative de données, équivalente à des données de retour d'expérience pour des systèmes plus classiques. De tels moyens de calcul utilisent des simulations de Monte-Carlo, par exemple, pour générer une population. Les incertitudes peuvent être modélisées par des distributions non nécessairement gaussiennes, et des corrélations entre paramètres peuvent être prises en compte.
Que la population de points de fonctionnement soit obtenue de cette manière ou d'une autre manière, le problème, évoqué plus haut, que le procédé décrit ici vise à surmonter, est la difficulté de bien définir les domaines sous- systèmes pour l'objectif de fiabilité du système qu'ils constituent, sachant que ces domaines pilotent et contraignent le dimensionnement des sous-systèmes.
Définition de l'invention et avantages associés
Pour résoudre ce problème, il est proposé ici un procédé de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées d'un système et de ses sous-systèmes constitutifs, caractérisé en ce qu'il comprend:
- une étape d'obtention d'une population de points de fonctionnement du système comprenant lesdits sous-systèmes constitutifs avec des conditions de fonctionnement dispersées, dans un espace multi-dimensionnel dont des axes sont représentatifs chacun soit d'une performance d'un sous-système du système représenté aux fins de la caractérisation, soit d'une interface d'un sous-système,
- puis une étape de construction d'une pluralité de domaines limites, prédéfinis, dudit espace, représentant chacun un sous-système différent, chaque domaine limite étant construit comme englobant, autour d'un point de référence, une proportion de ladite population définie dans le plan du sous-système considéré, correspondant à une projection des points de fonctionnement obtenus au niveau du système dans le plan du sous- système considéré, ces domaines limites représentant des conditions de fonctionnement observables du système en opération du fait des différentes sources de dispersions,
- puis, pour chaque sous-système, une étape de définition de domaines qualifiants par dénombrement des points de la population au-delà d'une limite donnée,
- et une étape selon laquelle, en fonction du résultat du dénombrement pour chaque sous-système et d'un objectif de proportion de ladite population défini pour le système, on applique une adaptation des domaines des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous-systèmes approchant un objectif de fiabilité globale défini pour le système (de manière à assurer la cohérence, qui consiste à convertir un objectif de fiabilité globale du système en un objectif de fiabilité par sous-système).
Les domaines qualifiants introduisent, par rapport aux domaines limites, des directions qualifiantes dans lesquelles les principaux modes de défaillance sont critiques (telles que par exemple la robustesse aux charges en pression ou la fatigue due aux charges thermiques), et des limitations fonctionnelles des sous-systèmes constituées par des critères qui ne doivent pas être dépassés en phase de développement ou de production, sous peine de nuire à l'intégrité fonctionnelle ou mécanique du sous- système considéré, ou du système lui-même, ces critères permettant de quantifier les marges des sous-systèmes vis-à-vis de leurs modes de défaillance.
Les critères quantitatifs qui sont associés aux directions qualifiantes sont définis avec des marges qui sont plus importantes en phase de développement que dans des conditions observables lors d'un fonctionnement réel en opération.
L'invention vise également un procédé de conception d'un moteur-fusée ou d'un système propulsif d'engin spatial, et de ses sous-systèmes constitutifs, ce procédé comportant :
a. une phase de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées dudit moteur ou dudit système pour les conditions de fonctionnement nominales en vol, cette phase de détermination comprenant :
• - une étape d'obtention d'une population de points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène (TPO), une turbopompe à hydrogène (TPH), un générateur de gaz, des vannes (VPH, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) et une chambre propulsive (CP) du moteur-fusée.
- puis une étape de construction d'une pluralité de domaines limites, prédéfinis, dudit espace, représentant chacun un sous-système différent, chaque domaine limite étant construit comme englobant, autour d'un point de référence, une proportion de ladite population définie dans le plan du sous-système considéré, correspondant à une projection des points de fonctionnement obtenus au niveau du système dans le plan du sous-système considéré, ces domaines limites représentant des conditions de fonctionnement observables du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial en opération du fait des différentes sources de dispersion,
une phase de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées dudit moteur ou dudit système pour leur qualification,
puis pour chaque sous-système, une étape de définition de domaines qualifiants par dénombrement des points de la population au-delà d'une limite donnée, lesdits domaines qualifiants introduisant par rapport aux domaines limites :
• des directions qualifiantes dans lesquelles les principaux modes de défaillance sont critiques,
• et des limitations fonctionnelles des sous-systèmes constituées par des critères qui ne doivent pas être dépassés en phase de développement ou de production
sous peine de nuire à l'intégrité fonctionnelle ou mécanique du sous- système considéré, ou du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial lui-même, ces critères permettant de quantifier les marges des sous-systèmes vis-à-vis de leurs modes de défaillance, une phase d'adaptation des domaines desdits sous-systèmes en fonction du résultat du dénombrement pour chaque sous-système et d'un objectif de fiabilité global défini pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial, par exemple la proportion de ladite population définie pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial ;
-les critères associés définis pour lesdits sous-systèmes devant être respectés au cours d'une phase de développement ou de production desdits sous-systèmes.
Dans un mode de réalisation, au cours de ladite étape d'obtention, on obtient ladite population de points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène (TPO), une turbopompe à hydrogène (TPH), un générateur de gaz, des vannes (VPH, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) et une chambre propulsive (CP) du moteur-fusée avec des conditions de fonctionnement dispersées, dans un espace multidimensionnel dont des axes sont représentatifs chacun soit d'une performance d'un sous-système du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial représenté aux fins de la caractérisation, soit d'une interface d'un sous-système.
Dans un autre mode de réalisation, au cours de ladite étape d'obtention, on obtient ladite population de points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène (TPO), une turbopompe à hydrogène (TPH), un générateur de gaz, des vannes (VPH, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) et une chambre propulsive (CP) du moteur-fusée, ladite population étant construite grâce à un ancrage effectif, autorisé par ce nouveau procédé, des données prédictives associées auxdits systèmes et sous-systèmes sur :
• la capacité réelle de production des différents matériels et ses évolutions, par exemple dérives de production, améliorations des processus de fabrication via une prise en compte adaptée des dispersions de fabrication, par exemple distributions statistiques quelconques ancrées sur les séries de matériels réellement fabriqués ; • la capacité réelle de mise en œuvre et de mesure/observation du fonctionnement des matériels sur banc d'essai et ses évolutions, par exemple alimentation du moteur, régulation en essai via une prise en compte adaptée des incertitudes des conditions de réalisation des essais ;
• la capacité prédictive des modèles utilisés et ses évolutions, par exemple réduction des méconnaissances, acquisition d'expérience en essais, enrichissement des méthodes.
Les caractéristiques ci-dessous s'appliquent aussi bien au procédé de caractérisation qu'au procédé de conception selon l'invention.
On fait évoluer les marges des sous-systèmes vis-à-vis de leurs modes de défaillance lors de la vie du produit en phase de développement puis de production, soit à la hausse en cas de diminution des méconnaissances, soit à la baisse en cas de dérives de production.
Le procédé mis en place permet en particulier de mutualiser les objectifs de qualification des différents sous-systèmes dont les directions qualifiantes sont communes.
Deux familles de domaines sont finalement construites pour chaque sous- système ainsi que pour le système qu'ils constituent:
• Les domaines limites de fonctionnement, représentant les conditions opérationnelles possibles du système/sous-système du fait des dispersions de fabrication et/ou fonctionnement qui seront alors rencontrés en opération lors de la phase de production du système complexe tel qu'un moteur,
• Les domaines qualifiants, ou domaines extrêmes, qui introduisent autour des domaines limites des marges (tenant compte des aléas de développement, des dérives de production, du potentiel de croissance, etc...qui interviennent lors du développement ou de la phase d'opération du système complexe...).
Il est ainsi soumis ici qu'au sein des domaines de fonctionnement définis pour les sous-systèmes, certaines directions, jugées qualifiantes, devraient couvrir, avec des provisions de marges (aléas, dérives de production...) tous les cas de fonctionnement du système dans son domaine de fonctionnement, pour assurer un taux de réussite en opération le plus correct possible. Ainsi, le procédé proposé constitue une amélioration des techniques précédentes.
Ces marges permettent de définir les critères qualifiants qui devront être atteints en phase de qualification afin de démontrer que les procédés et les procédures de fabrication et d'assemblage du système et de ses sous-systèmes sont bien en adéquation avec le besoin exprimé d'une part et d'autre part, que leur comportement est cohérent de l'attendu et qu'ils sont donc bien capables de couvrir la plage de fonctionnement qui sera attendue en phase de production. Cela suppose donc de couvrir des domaines de performances et de conditions d'interface du système et des sous-systèmes plus importants que ce qui sera effectivement attendu en phase de production. Ces critères correspondent à des grandeurs quantitatives de chaque paramètre ou condition d'interface du sous- système considéré associé à un ou plusieurs modes de défaillances. Ceux-ci sont calculés à partir des valeurs limites des paramètres sous-systèmes qui pourront être atteintes en phase de production, dans les conditions réelles de fonctionnement.
En définitive, l'enjeu de la méthode ici décrite est de définir au juste besoin ces marges pour couvrir :
- les incertitudes des systèmes de mesure des performances ou conditions d'interface visées,
- les incertitudes associées au modèle de comportement prédictif qui sera utilisé pour traduire, a priori de l'essai de qualification, en point de fonctionnement moteur le critère de qualification sous-système qui sera visé,
- les incertitudes associées au système de régulation permettant de viser le point de fonctionnement du système ou du sous-système considéré, - Les incertitudes associées au comportement du système et des sous- systèmes qui le composent. Les performances du système et de ses sous- systèmes ayant été caractérisées lors d'un premier essai dit de réception, ces incertitudes seront alors limitées à la fidélité du système, c'est à dire à la variabilité entre des essais répétés. Dans un mode de réalisation, la probabilité de bon fonctionnement ou la fiabilité est déterminée pour définir un domaine de fonctionnement en opération, ou pour définir un domaine de fonctionnement en qualification. Dans les deux cas, cette probabilité de bon fonctionnement ou de fiabilité doit être compatible avec les limitations fonctionnelles des sous-systèmes dont les valeurs ont été définies par les autorités en charge de la conception des sous-systèmes considérés. Ces valeurs ne devant pas être dépassées pendant les phases de développement, de qualification et de production, on s'assure donc que la proportion de la population qui ne respecte pas ces critères est inférieure à la probabilité de bon fonctionnement ou de fiabilité visé.
Dans le cas des domaines qualifiants, on prend en plus en compte l'aspect critère de qualification. On s'assure donc que la proportion de la population pour laquelle les performances atteintes sont inférieures aux critères qualifiants ou supérieures aux limitations fonctionnelles (associées aux modes de défaillances) ou supérieures aux limitations physiques (plage de réglage d'une vanne par exemple), est inférieure à la probabilité de succès de la qualification visée.
Cette proportion/fiabilité de ladite population pour un sous-système est déterminée en fonction du nombre de degrés de liberté du système et du taux de confiance imposé pour le système.
Les points de fonctionnement du système et de ses sous-systèmes constituants sont obtenus par simulation à l'aide d'un modèle du système complexe (incluant des incertitudes) et d'un tirage statistique simulant l'influence de différentes sources de dispersion éventuellement corrélées pour définir des individus issus de la population des systèmes possibles. Ces simulations système permettent de constituer une base multidimensionnelle de performances sous-système et système, qui peut être représentée par un nuage de points dont les coordonnées sont représentées sur les deux dimensions de l'espace considéré constituant chaque domaine ou plan de fonctionnement.
Le système étant multidimensionnel (la taille dépendant du nombre de degrés de liberté), un domaine est construit par projection des points sur deux dimensions de l'espace, représentatives toutes deux de performances ou de conditions observées aux bornes d'un même sous-système représenté.
Plusieurs procédés ont été mis au point :
- La méthode dite « radar », constituant un mode de réalisation préférentiel, qui assure la construction d'un domaine en tenant compte des coordonnées des points de fonctionnement et du point de référence sur au moins deux axes représentant le sous-système respectif, en utilisant une enveloppe quelconque obtenue par dénombrement global (discrétisation et concaténation par secteurs angulaires sur le plan défini par les deux axes).
- De façon plus générale, dans ce cas, on applique une adaptation des domaines par une homothétie aux limites de chacun des domaines des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous-systèmes répondant à un objectif de fiabilité défini au niveau système.
- La méthode algébrique généralisée, qui est une méthode alternative présentant une amélioration intermédiaire par rapport à la méthode d'origine déjà connue, selon laquelle la construction d'un domaine dans l'espace multidimensionnel comprend une étape de normalisation de la population en une population gaussienne équivalente, une étape de construction d'un domaine sur la base de la population normalisée, et une transformation inverse du domaine ainsi construit pour obtenir le domaine recherché dans l'espace multidimensionnel.
- Dans ce cas, de façon plus générale, on applique une adaptation des domaines par une adaptation algébrique itérative des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous-systèmes approchant un objectif de fiabilité global défini pour le système.
La proportion de la population définie dans le plan du sous-système considéré peut être déterminée pour définir un domaine limite de fonctionnement en opération, ou pour définir un domaine qualifiant de fonctionnement en qualification.
Une spécification de fiabilité de chaque sous-système peut être déterminée à partir de ladite population en fonction du nombre de degrés de liberté du système et du taux imposé pour le système.
Le procédé de caractérisation selon l'invention peut notamment être appliqué à un système complexe comprenant un moteur-fusée ou un système propulsif d'engin spatial.
En particulier, le procédé selon l'invention peut être appliqué à un système complexe comprenant un moteur-fusée à ergols liquides avec des sous-systèmes comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène, une turbopompe à hydrogène, un générateur de gaz, des vannes et une chambre propulsive du moteur-fusée.
La description de l'invention va maintenant être poursuivie en relation avec les figures.
Liste des figures
La figure 1 présente un schéma d'un moteur de fusée, exemple de système complexe caractérisé selon l'invention.
La figure 2 présente un aspect de mise en œuvre de l'invention (simulation fonctionnelle modulaire du système moteur fusée). La figure 3 présente une représentation dans un plan consacré à un moteur de fusée, d'une population de points de fonctionnement.
Les figures 4A à 4D présentent, dans des plans de performance consacrés à des sous-systèmes du moteur, la même population de points de fonctionnement.
La figure 5 présente un protocole de détermination d'un domaine de fonctionnement opérationnel (dit « limite ») dans un plan consacré au moteur.
La figure 6 présente un protocole de détermination des domaines de dimensionnement (dits « qualifiants » ou « extrêmes ») dans des plans consacrés aux sous-systèmes du moteur, de manière à identifier les performances sous- système critiques vis-à-vis des modes de défaillance des sous-systèmes.
La figure 7 présente un protocole de détermination des domaines de fonctionnement dans des plans consacrés aux sous-systèmes du moteur.
La figure 8 présente un exemple de domaine de fonctionnement en vol (dit « limite ») dans un plan consacré au moteur.
La figure 9 présente un exemple de domaine de fonctionnement en vol (dit « limite ») dans un plan consacré à un sous-système du moteur.
La figure 10 présente un exemple de domaine de fonctionnement en qualification dans un plan consacré à un sous-système du moteur.
Description d'un mode de réalisation
En figure 1, un moteur de fusée est représenté de manière schématique à titre d'illustration d'un exemple de système complexe. Il est constitué de différents sous-systèmes, notamment une chambre propulsive CP, une turbopompe à hydrogène TPH, une turbopompe à oxygène TPO, des vannes à oxygène VPO, VCO, et des vannes à hydrogène VPH, VCH, VBPH, VBPO, mais d'autres sous- systèmes peuvent être intégrés en fonction du cycle de fonctionnement considéré, tels qu'un générateur de gaz par exemple. Il s'agit ici d'un moteur à hydrogène liquide, utilisant l'oxygène liquide comme comburant, mais d'autres systèmes peuvent bien sûr faire l'objet d'un procédé de caractérisation selon l'invention. En figure 2, on a représenté le processus, selon un mode de réalisation de l'invention, d'obtention d'une population de points de fonctionnement du moteur de la figure 1. Un modèle informatique 10 du système est écrit, prenant en compte des incertitudes 20 et des lois de distribution statistiques associées à ces incertitudes sur différents paramètres, et permettant de simuler le fonctionnement d'un exemplaire de moteur dans des conditions de vol, c'est-à-dire dans des conditions de fonctionnement opérationnelles. Des moyens de calcul 40 puissants permettent de générer par tirage de Monte-Carlo un grand nombre d'exemplaires virtuels mais réalistes de moteurs, chaque exemplaire étant représenté par des valeurs numériques de paramètres spécifiquement choisis non seulement pour leur signification physique vis-à-vis des phénomènes ayant lieu dans le sous- système, mais aussi pour leur capacité à quantifier la performance et les conditions d'interface du sous-système intégré au moteur ainsi que pour leur capacité à capter les impacts de dispersion de fabrication.
L'expérience des concepteurs permet de borner les valeurs numériques réalistes via des lois de distribution, voire de corréler les paramètres entre eux. Le modèle génère les exemplaires, et permet de calculer des points de fonctionnement en vol 50. Ces points de fonctionnement comprennent chacun plusieurs paramètres, couramment appelés performances. Au moins deux performances caractérisent le moteur de manière générale, à titre non limitatif, car cela dépend du nombre de degrés de liberté du système, tandis que diverses performances caractérisent les sous-systèmes. Pour chaque sous-système, au moins deux performances sont en général sélectionnées.
Le processus est répété avec différents réglages du moteur, et pour différentes conditions de vol, correspondant notamment à différentes phases du vol (décollage, etc.), constituant une liste 30 de couples réglage, conditions de vol. On obtient alors plusieurs banques 50, 51, 52, ... de points de fonctionnement qui vont pouvoir être visualisées et étudiées soit conjointement, soit séparément. Chaque banque correspond aux points de fonctionnement simulés pour un réglage et une condition de vol. En figure 3, on a représenté un plan des performances du moteur, qui sont, pour le moteur envisagé, au nombre de deux. Ainsi l'axe des abscisses représente le rapport (RMEP) de mélange des espèces injectées dans la chambre de combustion, et l'axe des ordonnées représente la poussée totale (QTEP) produite par le moteur, exprimée en kg/s. Les points de fonctionnement obtenus par tirage de Monte-Carlo sont représentés dans ce plan, c'est-à-dire que l'on fait abstraction, pour cette représentation, des performances concernant les sous- systèmes (autrement formulé, on représente la projection des points de fonctionnement dans le plan des seules performances du moteur).
On précise que les points de fonctionnement obtenus pour les différents réglages et phases de vol sont tous représentés sur la figure 3.
On constate que les points forment une masse relativement compacte, avec néanmoins certains points relativement éloignés, de probabilité réduite, qui représentent soit des conditions des sous-systèmes, soit des systèmes très déviés par rapport à la cible.
En figures 4A à 4D, on a représenté quatre plans de performances de sous- systèmes. Il s'agit, sur la figure 4A, du circuit régénératif de la chambre propulsive CP, sur la figure 4B, de la turbopompe à hydrogène TPH, sur la figure 4C, de la turbopompe à oxygène TPO, et, sur la figure 4D, d'une vanne de réglage. Ici aussi, on fait abstraction, dans chaque plan des coordonnées des points ne concernant pas les performances représentées dans le plan.
Sur la figure 4A, le plan est défini par un axe des abscisses représentant un coefficient DPCR traduisant la perte de charge du circuit régénératif et par un axe des ordonnées représentant un coefficient DTCR traduisant l'échauffement.
Sur la figure 4B, le plan est défini par un axe des abscisses représentant la vitesse de rotation RTH en tours par minute de la turbopompe à hydrogène TPH et par un axe des ordonnées représentant la puissance en watts WTH de la turbopompe à hydrogène.
Sur la figure 4C, le plan est défini par un axe des abscisses représentant la vitesse de rotation RTO en tours par minute de la turbopompe à oxygène TPO et par un axe des ordonnées représentant la puissance en watts WTO de la turbopompe à oxygène.
Sur la figure 4D, le plan est défini par des axes d'abscisse et d'ordonnée représentant des limitations en sections hydrauliques AHVBH et AHVBO en m2 de la vanne de by-pass considérée.
On précise que les points de fonctionnement obtenus pour les différents réglages et phases de vol sont tous représentés sur chacun des plans.
On constate que les points forment dans tous les cas des masses compactes, mais avec des géométries très différentes les unes des autres, et très différentes de la géométrie observée en figure 3. Là aussi, on observe quelques points isolés qui sont caractéristiques d'exemplaires de sous-systèmes très déviés de la cible de dimensionnement et dont la probabilité d'occurrence peut être très inférieure au taux de fiabilité visé.
En figure 5, on a représenté un processus de détermination du domaine de fonctionnement dans le plan des performances du moteur, représenté en figure 3. Le processus peut être répété pour plusieurs plans de performances du moteur, si le système comprend plus de deux performances pour le moteur, et inclut donc une boucle 501 permettant de passer en revue tous les plans.
Dans un plan donné, les banques de points obtenus pour un réglage et une condition de vol donnés (définissant un point de vol) sont traitées les unes après les autres. On utilise donc une boucle 502 permettant de passer en revue les différents points de vol.
Pour un point de fonctionnement vol donné, la distribution des performances (contenue dans la banque de points) et la proportion Ps des points à englober dans le domaine de fonctionnement du système (ou taux de probabilité visé) sont utilisés comme valeurs d'entrée d'une fonction de détermination du domaine de fonctionnement dans le plan.
La fonction utilisée pour la délimitation et la construction des domaines peut être de différents types. L'invention n'est pas limitée à une implémentation en particulier. On peut distinguer :
• Une méthode généralisée de dénombrement (méthode dite « radar »).
• Une méthode algébrique généralisée basée sur l'utilisation de la méthode de Box-Cox pour se ramener à une distribution gaussienne équivalente (à partir d'une distribution quelconque), où les domaines sont assimilables à des ellipses dont l'excentricité et la taille sont ajustées pour approcher le taux de fiabilité visé. Une transformation inverse de Box-Cox permet in fine de revenir à la distribution quelconque de départ.
Ces deux méthodes présentent une évolution par rapport à la méthode de départ connue beaucoup plus restrictive et limitative au seul cas des distributions gaussiennes.
Dans tous les cas, une fois les domaines obtenus pour chaque point de vol, une enveloppe globale des domaines est dessinée, par une méthode appropriée, pour fusionner les domaines des différents points de vol.
Si besoin, c'est-à-dire si une transformation de Box-Cox a été initialement effectuée, la transformée inverse est appliquée à l'enveloppe globale.
En figure 6, on a représenté un processus de détermination du domaine de fonctionnement dans le plan des performances des sous-systèmes jugées qualifiantes pour le système. En général, plusieurs plans seront traités les uns après les autres, puisque plusieurs sous-systèmes sont concernés. Il est de plus possible qu'un sous-système présente plus de deux performances jugées nécessaires au dimensionnement, justifiant le traitement d'au moins deux plans pour un même sous-système. Il peut d'ailleurs être nécessaire de les coupler pour atteindre le critère de qualification considéré. On utilise donc une boucle 601 passant en revue tous les plans.
Dans un plan donné, les banques de point obtenues pour un réglage et un jeu de conditions de vol donnés (définissant un point de vol) sont à nouveau traitées les unes après les autres. On utilise donc une boucle 602 permettant de passer en revue les différents points de vol. Pour un point de vol donné, la distribution des performances et la proportion des points à englober dans le domaine de fonctionnement (ou taux de probabilité visé) sont utilisées comme valeurs d'entrée d'une fonction de détermination du domaine de fonctionnement dans le plan. Cette fonction fait abstraction des coordonnées des points qui ne sont pas des performances concernées par le plan considéré.
La fonction utilisée peut là aussi être de différents types (méthode radar, méthode algébrique généralisée..). L'invention n'est pas limitée à une implémentation en particulier.
Le cas de la méthode algébrique généralisée est décrit plus en détail ci- dessous.
• Pour cette méthode algébrique généralisée, une ellipse dont l'excentricité et la taille sont ajustées, permettant d'approcher un taux de couverture visé pour le plan de performance concerné, peut être utilisée, éventuellement après transformation de Box-Cox de la distribution.
• Le taux de couverture Pss visé pour le plan de performance concerné (en général un plan de performance concernant un sous-système) doit être déterminé préalablement, et peut l'être de la manière suivante :
Pss = Ps/(nu-(nu0-l)),
où nu désigne le nombre de degrés de liberté du système déterminé à partir d'une analyse en composante principale de la banque de données 50, 51 ou 52... concernée, et nuo étant le degré de liberté du plan de performance, à savoir nu0=2.
• La moyenne arithmétique Χ'λ et l'écart type σ'λ de chacune des performances du plan sont calculés, puis le coefficient de corrélation rx'ix'2 des deux performances est calculé à son tour (l'utilisation de la notation ' indique un calcul dans le plan de Box-Cox).
• L'ellipse enveloppant les performances, au taux de couverture Pss exprimé sous la forme d'un coefficient χ2 pour une population supposée gaussienne dans un espace à deux dimensions, centrée autour du point de vol est ensuite déterminée en tenant compte de ces moyennes, écarts-types et coefficient de corrélation, selon l'équation
Figure imgf000021_0001
• Une fonction spécifique permet d'optimiser les ellipses en adaptant le coefficient χ2 et donc le dimensionnement des ellipses au taux de fiabilité du système Ps visé.
A l'issue du processus de détermination des enveloppes dans chaque plan d'observation des performances des sous-systèmes, une étape itérative d'adaptation est nécessaire pour assurer la cohérence des domaines avec l'exigence exprimée globalement en taux de fiabilité : les domaines dans les différents plans sous-systèmes sont affinés pour assurer le taux de fiabilité global du système. Cette étape est primordiale pour le systémier pour lui permettre de déterminer, de manière raisonnable et construite, le niveau d'exigence, en termes de fiabilité, vis-à-vis de tous les sous-systèmes constituant le système complet.
Comme vu précédemment, la méthode algébrique généralisée traite ce point via un algorithme itératif d'adaptation algébrique du coefficient χ2.
Dans le cas de la méthode généralisée dite « radar », une méthode globale de dénombrement a été construite visant à définir un coefficient d'expansion pour chaque point de vol. Une boucle est donc utilisée pour passer en revue les points de vol. La méthode est la suivante:
• Le coefficient d'expansion pour un point de vol peut être calculé dès que les domaines de fonctionnement pour le point de vol ont été déterminés dans tous les plans qualifiants.
• Le calcul du coefficient d'expansion est effectué en dénombrant les points qui sont en dehors d'au moins un des domaines de fonctionnement défini dans un des plans qualifiants. Une fois ce dénombrement effectué, la proportion restante des points qui sont dans tous les domaines est comparée au taux de probabilité visé au niveau du moteur. • On applique alors une homothétie aux limites de chaque domaine dans chacun des plans, centrée sur le point de vol et avec un coefficient d'expansion déterminé pour approcher avec les nouvelles limites, le taux de probabilité visé au niveau du moteur.
• On effectue ensuite un nouveau dénombrement des points qui ne sont pas simultanément dans chacun des domaines qualifiants, et on ajuste le coefficient d'expansion, par exemple de manière linéaire sur la base de la différence des proportions de points manquants constatées. L'opération est renouvelée autant de fois que nécessaire pour atteindre le taux de probabilité visé pour le moteur à une tolérance près.
En définitive, que ce soit avec la méthode d'optimisation des ellipses (méthode algébrique généralisée) ou avec la méthode globale de dénombrement (méthode dite « radar »), on adapte, pour chaque point de vol, le paramètre Pss (ou le paramètre χ2 associé) qui initialement est identique pour tous les points de vol, autrement dit le taux de fiabilité requis par sous-système.
Par l'ajustement du coefficient d'expansion pour chaque point de vol, des domaines modifiés (ajustés) sont obtenus dans chaque plan et pour chaque point de vol.
Finalement, les domaines obtenus font l'objet dans chaque plan du calcul d'une enveloppe globale, selon une technique appropriée, pour fusionner les domaines des différents points de vol.
Là encore, si une transformation de Box-Cox a été initialement effectuée, la transformée inverse est appliquée à l'enveloppe globale, naturellement.
En figure 7, on a représenté un processus de détermination du domaine de fonctionnement dans le plan des performances des sous-systèmes. A nouveau, plusieurs plans seront traités les uns après les autres, puisque plusieurs sous- systèmes sont concernés et certains sous-systèmes pouvant présenter plus de deux performances nécessaires au dimensionnement. On utilise donc une boucle 701 passant en revue tous les plans. Dans un plan donné, les banques de point obtenues pour un point de vol sont à nouveau traitées les unes après les autres. On utilise donc une boucle 702 permettant de passer en revue les différents points de vol.
Pour un point de vol donné, la distribution des performances et la proportion des points à englober dans le domaine de fonctionnement (ou taux de probabilité visé) sont utilisés comme valeurs d'entrée d'une fonction de détermination du domaine de fonctionnement dans le plan. Cette fonction fait abstraction des coordonnées des points qui ne sont pas des performances concernées par le plan considéré.
On applique ensuite les coefficients d'expansion calculés en figure 6 pour les points de vol respectifs aux domaines concernés. Des domaines modifiés (ajustés) sont obtenus dans chaque plan et pour chaque point de vol.
Ces domaines font enfin l'objet dans chaque plan, du calcul d'une enveloppe globale, selon une technique appropriée, pour fusionner les domaines des différents points de vol.
Dans le processus qui vient d'être décrit, un passage par le plan de Box-Cox peut être utilisé pour la détermination des domaines.
En figure 8, on a représenté le domaine de vol d'un moteur de fusée déterminé selon les principes ainsi proposés. Le plan est celui défini par l'axe d'abscisse représentant le rapport de mélange (RMEP) sans unité et l'axe d'ordonnée représentant la poussée totale (QTEP) exprimée en kg/s. Le taux de probabilité utilisé pour les processus de la figure 5 est le taux de fonctionnement normal en vol défini comme satisfaisant pour garantir le succès d'un programme.
Le domaine présenté est l'enveloppe globale, calculée pour contenir les domaines obtenus autour des points de vol correspondant aux différents réglages et conditions de vols.
En figure 9, on a représenté le domaine de vol d'une turbopompe à hydrogène du moteur de la figure 8. Le taux de probabilité utilisé est le taux de probabilité évoqué en relation avec la figure 8. Le domaine présenté est là aussi l'enveloppe globale, calculée pour contenir les domaines obtenus autour des points de vol correspondant aux différents réglages et conditions de vols. Le plan est défini par l'axe d'abscisse représentant la vitesse de rotation (RTPH) en tours par minute de la turbopompe à hydrogène et par l'axe des ordonnées représentant la puissance (WTPH) en kW de la turbopompe à hydrogène.
En figure 10, on a représenté le domaine de qualification 1000 de la turbopompe à hydrogène du même moteur. Le taux de probabilité utilisé est le taux de réussite (c'est-à-dire d'atteinte des critères) exigé en qualification. Le domaine présenté est là aussi l'enveloppe globale, calculée pour contenir les domaines obtenus autour des points de vol correspondant aux différents réglages et conditions de vols. Sur la figure sont aussi représentés le domaine de vol 1010, qui logiquement est inclus dans le domaine de qualification 1000, et les domaines de qualification 1020 et de vol 1030 obtenus selon la méthode antérieure, dont il est soumis ici que, bien que satisfaisants, ils sont moins précis.
L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits, mais s'étend à toutes les variantes dans le cadre de la portée des revendications.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées d'un moteur- fusée ou d'un système propulsif d'engin spatial, et de ses sous-systèmes constitutifs, caractérisé en ce qu'il comprend :
- une étape d'obtention d'une population de points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène (TPO), une turbopompe à hydrogène (TPH), un générateur de gaz, des vannes (VPH, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) et une chambre propulsive (CP) du moteur- fusée, avec des conditions de fonctionnement dispersées, dans un espace multidimensionnel dont des axes sont représentatifs chacun soit d'une performance d'un sous-système du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial représenté aux fins de la caractérisation, soit d'une interface d'un sous-système,
- puis une étape de construction d'une pluralité de domaines limites, prédéfinis, dudit espace, représentant chacun un sous-système différent, chaque domaine limite étant construit comme englobant, autour d'un point de référence, une proportion de ladite population définie dans le plan du sous-système considéré, correspondant à une projection des points de fonctionnement obtenus au niveau du système dans le plan du sous- système considéré, ces domaines limites représentant des conditions de fonctionnement observables du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial en opération du fait des différentes sources de dispersion,
- puis, pour chaque sous-système, une étape de définition de domaines qualifiants par dénombrement des points de la population au-delà d'une limite donnée,
- et une étape selon laquelle, en fonction du résultat du dénombrement pour chaque sous-système et d'un objectif de proportion de ladite population défini pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial, on applique une adaptation des domaines des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous- systèmes approchant un objectif de fiabilité global défini pour le moteur- fusée ou le système propulsif d'engin spatial.
2. Procédé de caractérisation selon la revendication 1, dans lequel les domaines qualifiants introduisent par rapport aux domaines limites :
• des directions qualifiantes dans lesquelles les principaux modes de défaillance sont critiques,
• et des limitations fonctionnelles des sous-systèmes constituées par des critères qui ne doivent pas être dépassés en phase de développement ou de production
sous peine de nuire à l'intégrité fonctionnelle ou mécanique du sous- système considéré, ou du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial lui-même, ces critères permettant de quantifier les marges des sous-systèmes vis-à-vis de leurs modes de défaillance.
3. Procédé de caractérisation selon la revendication 2, dans lequel on fait évoluer les marges des sous-systèmes vis-à-vis de leurs modes de défaillance lors de la vie du produit en phase de développement puis de production, soit à la hausse en cas de diminution des méconnaissances, soit à la baisse en cas de dérives de production.
4. Procédé de caractérisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial sont obtenus par simulation à l'aide d'un modèle du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial incluant des incertitudes et d'un tirage statistique simulant l'influence de différentes sources de dispersion éventuellement corrélées pour définir des individus issus de la population des moteurs-fusées ou des systèmes propulsifs d'engins spatiaux possibles.
5. Procédé de caractérisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel un domaine est construit par projection des points sur deux dimensions de l'espace, représentatives toutes deux de performances ou de conditions observées aux bornes d'un même sous-système représenté.
6. Procédé de caractérisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel on applique une adaptation des domaines par une adaptation algébrique itérative des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous-systèmes approchant un objectif de fiabilité global défini pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial.
7. Procédé de caractérisation selon la revendication 6, dans lequel, selon une méthode algébrique généralisée, la construction d'un domaine dans ledit espace multidimensionnel comprend une étape de normalisation de la population en une population gaussienne équivalente, une étape de construction d'un domaine sur la base de la population normalisée, et une transformation inverse du domaine ainsi construit pour obtenir le domaine recherché dans ledit espace multidimensionnel.
8. Procédé de caractérisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel on applique une adaptation des domaines par une homothétie aux limites de chacun des domaines des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous-systèmes répondant à un objectif de fiabilité défini au niveau du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial.
9. Procédé de caractérisation selon les revendications 1 à 5, dans lequel la construction d'un domaine est faite en tenant compte des coordonnées des points de fonctionnement et du point de référence sur au moins deux axes représentant le sous-système respectif, en utilisant une enveloppe quelconque obtenue par dénombrement global.
10. Procédé de caractérisation selon la revendication 9, dans lequel la construction d'un domaine par dénombrement global est faite en tenant compte des coordonnées des points de fonctionnement et du point de référence sur au moins deux axes représentant le sous-système respectif, en utilisant des secteurs angulaires sur le plan défini par les deux axes.
11. Procédé de caractérisation selon l'une des revendications 1 à 10, dans lequel la proportion est déterminée pour définir un domaine limite de fonctionnement en opération, ou pour définir un domaine qualifiant de fonctionnement en qualification.
12. Procédé de caractérisation selon l'une des revendications 1 à 11, dans lequel une spécification de fiabilité de chaque sous-système est déterminée à partir de ladite population en fonction du nombre de degrés de liberté du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial et du taux imposé pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial.
13. Procédé de conception d'un moteur-fusée ou d'un système propulsif d'engin spatial, et de ses sous-systèmes constitutifs, ce procédé comportant :
a. une phase de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées dudit moteur ou dudit système pour les conditions de fonctionnement nominales en vol, cette phase de détermination comprenant :
• - une étape d'obtention d'une population de points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène (TPO), une turbopompe à hydrogène (TPH), un générateur de gaz, des vannes (VPH, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) et une chambre propulsive (CP) du moteur-fusée.
puis une étape de construction d'une pluralité de domaines limites, prédéfinis, dudit espace, représentant chacun un sous-système différent, chaque domaine limite étant construit comme englobant, autour d'un point de référence, une proportion de ladite population définie dans le plan du sous-système considéré, correspondant à une projection des points de fonctionnement obtenus au niveau du système dans le plan du sous-système considéré, ces domaines limites représentant des conditions de fonctionnement observables du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial en opération du fait des différentes sources de dispersion,
, une phase de détermination d'exigences d'opérabilité probabilisées dudit moteur ou dudit système pour leur qualification,
puis pour chaque sous-système, une étape de définition de domaines qualifiants par dénombrement des points de la population au-delà d'une limite donnée, lesdits domaines qualifiants introduisant par rapport aux domaines limites :
des directions qualifiantes dans lesquelles les principaux modes de défaillance sont critiques,
et des limitations fonctionnelles des sous-systèmes constituées par des critères qui ne doivent pas être dépassés en phase de développement ou de production
sous peine de nuire à l'intégrité fonctionnelle ou mécanique du sous- système considéré, ou du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial lui-même, ces critères permettant de quantifier les marges des sous-systèmes vis-à-vis de leurs modes de défaillance, . une phase d'adaptation des domaines desdits sous-systèmes en fonction du résultat du dénombrement pour chaque sous-système et d'un objectif de fiabilité global défini pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial, par exemple la proportion de ladite population définie pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial ;
- les critères associés définis pour lesdits sous-systèmes devant être respectés au cours d'une phase de développement ou de production desdits sous-systèmes.
14. Procédé de conception selon la revendication 13, dans lequel, au cours de ladite étape d'obtention, on obtient ladite population de points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène (TPO), une turbopompe à hydrogène (TPH), un générateur de gaz, des vannes (VPH, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) et une chambre propulsive (CP) du moteur-fusée avec des conditions de fonctionnement dispersées, dans un espace multidimensionnel dont des axes sont représentatifs chacun soit d'une performance d'un sous- système du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial représenté aux fins de la caractérisation, soit d'une interface d'un sous-système.
15. Procédé de conception selon la revendication 13, dans lequel, au cours de ladite étape d'obtention, on obtient ladite population de points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial comprenant au moins deux sous-systèmes choisis parmi une turbopompe à oxygène (TPO), une turbopompe à hydrogène (TPH), un générateur de gaz, des vannes (VPH, VPO, VCO, VCH, VBPH, VBPO) et une chambre propulsive (CP) du moteur-fusée, ladite population étant construite grâce à un ancrage effectif, autorisé par ce nouveau procédé, des données prédictives associées auxdits systèmes et sous-systèmes sur : • la capacité réelle de production des différents matériels et ses évolutions, par exemple dérives de production, améliorations des processus de fabrication via une prise en compte adaptée des dispersions de fabrication, par exemple distributions statistiques quelconques ancrées sur les séries de matériels réellement fabriqués ;
• la capacité réelle de mise en œuvre et de mesure/observation du fonctionnement des matériels sur banc d'essai et ses évolutions, par exemple alimentation du moteur, régulation en essai via une prise en compte adaptée des incertitudes des conditions de réalisation des essais ;
• la capacité prédictive des modèles utilisés et ses évolutions, par exemple réduction des méconnaissances, acquisition d'expérience en essais, enrichissement des méthodes.
16. Procédé de conception selon la revendication 13 à 15, dans lequel on fait évoluer les marges des sous-systèmes vis-à-vis de leurs modes de défaillance lors de la vie du produit en phase de développement puis de production, soit à la hausse en cas de diminution des méconnaissances, soit à la baisse en cas de dérives de production.
17. Procédé de conception selon l'une quelconque des revendications 13 à 16, dans lequel les points de fonctionnement du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial sont obtenus par simulation à l'aide d'un modèle du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial incluant des incertitudes et d'un tirage statistique simulant l'influence de différentes sources de dispersion éventuellement corrélées pour définir des individus issus de la population des moteurs-fusées ou des systèmes propulsifs d'engins spatiaux possibles.
18. Procédé de conception selon l'une quelconque des revendications 13 à 17, dans lequel un domaine est construit par projection des points sur deux dimensions de l'espace, représentatives toutes deux de performances ou de conditions observées aux bornes d'un même sous-système représenté.
19. Procédé de conception selon l'une quelconque des revendications 13 à 18, dans lequel on applique une adaptation des domaines par une adaptation algébrique itérative des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous-systèmes approchant un objectif de fiabilité global défini pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial.
20. Procédé de conception selon la revendication 19, dans lequel, selon une méthode algébrique généralisée, la construction d'un domaine dans ledit espace multidimensionnel comprend une étape de normalisation de la population en une population gaussienne équivalente, une étape de construction d'un domaine sur la base de la population normalisée, et une transformation inverse du domaine ainsi construit pour obtenir le domaine recherché dans ledit espace multidimensionnel.
21. Procédé de conception selon l'une quelconque des revendications 13 à 20, dans lequel on applique une adaptation des domaines par une homothétie aux limites de chacun des domaines des sous-systèmes, pour définir des domaines modifiés caractérisant un fonctionnement des sous-systèmes répondant à un objectif de fiabilité défini au niveau du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial.
22. Procédé de conception selon les revendications 13 à 21, dans lequel la construction d'un domaine est faite en tenant compte des coordonnées des points de fonctionnement et du point de référence sur au moins deux axes représentant le sous-système respectif, en utilisant une enveloppe quelconque obtenue par dénombrement global.
23. Procédé de conception selon la revendication 22, dans lequel la construction d'un domaine par dénombrement global est faite en tenant compte des coordonnées des points de fonctionnement et du point de référence sur au moins deux axes représentant le sous-système respectif, en utilisant des secteurs angulaires sur le plan défini par les deux axes.
24. Procédé de conception selon l'une des revendications 13 à 23, dans lequel la proportion est déterminée pour définir un domaine limite de fonctionnement en opération, ou pour définir un domaine qualifiant de fonctionnement en qualification.
25. Procédé de conception selon l'une des revendications 13 à 14, dans lequel une spécification de fiabilité de chaque sous-système est déterminée à partir de ladite population en fonction du nombre de degrés de liberté du moteur-fusée ou du système propulsif d'engin spatial et du taux imposé pour le moteur-fusée ou le système propulsif d'engin spatial.
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