Mémoire de recherche — Génie aéronautique

Moins de masse.
Plus d'autonomie.

Une démarche d'optimisation topologique pour les UAV quadrirotors moyens (2–10 kg), pensée pour l'agriculture et la surveillance sous le climat sénégalais.

Chargement du modèle 3D…

Modèle réel — assemblage STL optimisé · glisser pour tourner

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01 — Contexte

Un ciel encore inaccessible aux drones moyens

Au Sénégal, les UAV quadrirotors moyens sont déjà utilisés pour surveiller les cultures et les frontières. Mais leur autonomie de vol reste courte et leur efficacité énergétique faible — en grande partie à cause d'une masse structurelle trop importante pour la charge qu'ils doivent porter.

Leur conception actuelle ne tient pas compte des conditions spécifiques du contexte africain, notamment les fortes chaleurs, alors que des matériaux plus adaptés existent et que des marges d'optimisation énergétique restent inexploitées. Aucune étude locale ne traite encore cette problématique sous l'angle de l'optimisation structurelle.

drone moyen (2–10 kg) sur le marché sénégalais capable de décoller avec 10 kg de charge utile et de voler plus de 60 minutes.

Figure 1 — Les types d'UAV existants : rotor unique, multirotor, voilure fixe, hybride. Le quadrirotor moyen se situe dans la famille multirotor.

02 — Question de recherche

« Comment améliorer l'efficacité énergétique — l'autonomie de vol — des UAV quadrirotors moyens par l'optimisation ? »

Objectif général — proposer une démarche d'optimisation minimisant la masse totale de l'UAV tout en maintenant ses performances aérodynamiques et structurelles.

03 — Objectifs

Sept étapes, une trajectoire

Objectif général

Proposer une démarche d'optimisation pour les UAV moyens à rotor, en minimisant la masse totale tout en maintenant les performances aérodynamiques et structurelles.

Analyser les espaces de conception existants et les limites des UAV actuellement utilisés au Sénégal
Modéliser l'UAV de référence
Réaliser l'optimisation topologique de la structure
Simuler et valider le comportement mécanique et aérodynamique de l'UAV optimisé
Comparer les performances avant et après optimisation
Mener l'idéation — rechercher des solutions potentielles et innovantes
Proposer un design final en vue de la fabrication

04 — Modélisation

Le modèle de référence

Bras tubulaires, nacelles moteur, train d'atterrissage : ce modèle CAO sert de ligne de base à toute la démarche d'optimisation. C'est lui qu'il faut faire maigrir — sans le rendre plus fragile.

Rendu du quadrirotor de référence, vue isométrique

Figure 3 — Modèle de référence UAV moyen quadrirotor

Repérage des zones de conception sur le modèle de référence

Espace de conception — zones à optimiser (jaune), zones fixes (vert), zones interdites (rouge), fixations (bleu)

05 — Validation initiale

Avant d'optimiser, il faut mesurer

Quatre analyses posent le diagnostic du modèle de référence : comportement structurel (contrainte de von Mises, déformation, déplacement), réponse vibratoire (fréquences propres), réponse thermique et écoulement aérodynamique (CFD).

0 °C

pic thermique relevé sur la structure de référence (Figure 5), sous les conditions aux limites testées.

Analyse statique du modèle de référence, contrainte, déformation, déplacement et maillage

Figure 4 — Statique : von Mises max. 1,022 MPa · flèche max. 1,07×10⁻² mm

Analyse thermique et maillage du modèle de référence

Figure 5 — Thermique : 25,0 °C à 40,33 °C

Analyse vibratoire, modes propres du modèle de référence

Figure 6 — Vibratoire : mode 3 à 90,3 Hz, mode 4 à 532,1 Hz

Simulations aérodynamiques (CFD)

CFD modèle de référence — pression et viscosité cinématique turbulente, coupe

Pression · viscosité cinématique turbulente

CFD modèle de référence — pression et viscosité cinématique turbulente, vue complète

Sillage — pression · viscosité turbulente

CFD modèle de référence — vitesse X et Y

Vitesse X · vitesse Y

CFD modèle de référence — énergie cinétique turbulente et magnitude de vitesse

Énergie cinétique turbulente · magnitude de vitesse

CFD modèle de référence — pression et taux de dissipation spécifique

Pression · taux de dissipation spécifique (ω)

06 — Idéation

De l'objectif au bras optimisé

La théorie C/K (Concepts–Connaissances) structure la recherche de solutions : à partir de l'objectif général, quatre concepts sont explorés — réduire les pertes, réduire la masse, augmenter la durabilité, un bras multifonction. Leur croisement avec les connaissances disponibles converge vers une conjonction unique : un bras moteur optimisé topologiquement, en treillis, multifonction et anti-vibratoire — c'est cette pièce qui devient la cible de l'optimisation générative.

Diagramme de la théorie Concepts-Connaissances appliqué à l'optimisation de l'UAV

Figure 2 — La phase d'idéation, à la recherche d'une meilleure solution (théorie C/K)

07 — Optimisation topologique

Deux itérations de conception générative

Le bras moteur identifié par l'idéation passe par un solveur de conception générative : la matière est redistribuée automatiquement selon les charges réelles, en respectant les zones fixes (vert), les zones interdites — hélice, moteur — (rouge) et les points de fixation (bleu).

Comparer les itérations en 3D

Chargement…

Itération 1

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Itération 2

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Itération 3

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Itération 4

Chargement…

Itération 5

Forme du bras optimisé à cinq étapes de la conception générative — glisser chaque modèle pour le tourner, ou faire défiler pour comparer.

Itération 1 — bras seul

Paramétrage de l'itération 1 pour l'optimisation topologique

Figure 8 — Paramétrage de l'itération 1

Résultats générés — de 0,04 à 0,11 kg selon matériau et méthode de fabrication

0 kg

meilleur résultat retenu (itération 24, convergée) — plastique ABS, additif, von Mises max. 0,374 MPa, coefficient de sécurité min. 53,5, flèche max. 0,053 mm.

Choix du meilleur résultat de l'itération 1

Choix du meilleur résultat — itération 1

Itération 2 — assemblage complet

Figure 9 — Paramétrage de l'itération 2

Résultats générés — assemblage complet, plusieurs candidats convergés

Lissage des modèles choisis

Les meilleurs candidats générés sont ensuite lissés pour obtenir une surface propre et fabricable, tout en conservant les lignes de charge issues de l'optimisation.

Candidats lissés — vues 1 et 2

Candidats lissés — vues 3 et 4

08 — Validation des itérations

Chaque itération repasse au banc d'essai

Le design lissé, plus compact, est soumis au même protocole que le modèle de référence — statique, thermique, aérodynamique — pour confirmer que la perte de masse ne coûte rien en résistance.

Modèle 1 UAV — von Mises max. 1,86×10⁻² MPa

UAV (affiné) — von Mises max. 1,90×10⁻² MPa

Simulation CFD de la structure optimisée

CFD — écoulement autour du châssis optimisé

CFD — magnitude de vitesse

09 — Comparaison

Avant / après, en chiffres

Modèle de référence

0 °C

pic thermique

Design optimisé

0 °C

pic thermique

− 28 % de pic thermique entre la structure de référence et le design optimisé

Itération	von Mises max	Déplacement max (URES)
Modèle de référence (Figure 4)	1,022 MPa	1,07×10⁻² mm
Meilleur candidat — itération 1	0,374 MPa	5,3×10⁻² mm
Modèle 1 UAV (validation 08)	1,86×10⁻² MPa	1,98×10⁻⁴ mm
UAV affiné (validation 08)	1,90×10⁻² MPa	1,39×10⁻⁴ mm

10 — Design final

Une proposition prête pour la fabrication

Plateau ovale, colonne centrale, bras en treillis, nacelles moteur : le design final rassemble les enseignements de l'idéation, de l'optimisation générative et du lissage. Validé en statique et en thermique, il est prêt pour le prototypage.