Dark : Optimiser la remédiation des débris spatiaux avec la puissance HPC de Qarnot

Le choix de Qarnot

En optant pour Qarnot, nous avons fait le choix de la versatilité et de l’évolutivité dans nos infrastructures computationnelles, assurant ainsi une solution adaptée à la diversité de nos besoins et capable d’accompagner notre croissance ainsi que l’augmentation du volume de nos simulations et analyses.

La facilité de déploiement de nos outils dans l’environnement clé en main proposé par Qarnot, conjuguée à leur expertise, nous permet de tirer pleinement parti des avantages du HPC. En nous libérant des préoccupations liées à l’infrastructure, nous pouvons nous concentrer sur les défis technologiques cruciaux qui se dressent devant nous.

Pourquoi le HPC est nécessaire

Les optimisations des modèles numériques jouent un rôle aussi crucial que les innovations de rupture. Lors de l’établissement de la performance de nos systèmes, nous avons très vite réalisé que la précision de nos simulations peut rivaliser en importance avec l’introduction de nouvelles technologies. Ces optimisations revêtent donc une importance capitale pour lever les obstacles entravant l’accès aux missions spatiales futures.

Pour y parvenir, l’approche HPC élimine les limitations liées aux capacités de calcul, ce qui permet l’utilisation de modèles plus polyvalents et plus détaillés, augmentant ainsi leur niveau de représentativité. Ainsi, l’adoption de cette approche dès les étapes préliminaires de nos développements était une condition obligatoire pour la mise au point des modèles et des optimisations nécessaires à la définition d’une nouvelle catégorie de services orbitaux.

Les opportunités offertes par le HPC

Pour surpasser l’état de l’art, les futures générations de systèmes spatiaux vont devoir répondre de manière bien plus efficace aux multiples contraintes imposées par les missions ciblées ainsi que par l’environnement spatial. Au-delà des optimisations de performance, l’exploitation de modèles de plus en plus sophistiqués conduit également à l’amélioration de la prédictibilité des systèmes, et renforce ainsi leur fiabilité. Cette précision croissante permise par le HPC est centrale dans la démonstration de nouvelles capacités ainsi que pour garantir leur robustesse.

Par ailleurs, la généralisation de l’approche HPC et la centralisation des différents outils de simulation et d’analyse sur une même plateforme offrent une opportunité de mettre en place un processus de développement et de validation totalement intégré. En combinaison avec les avancées en modélisation et en efficacité des outils de simulation, cela conduit à une accélération significative du processus de conception des technologies, et favorise l’amélioration globale de leurs performances.

Cas d'applications chez Dark

Le premier cas d’application pour Dark s’est porté vers la dynamique des fluides computationnelle (CFD), afin d’assister le développement de modèles de séparation entre le vecteur/avion, de la phase de vol ascendant, ainsi que de la rentrée atmosphérique. L’accroissement de la puissance de calcul a permis la modélisation des géométries complexes des composants de la simulation, ainsi que la prise en compte de phénomènes physiques délicats tels que les turbulences. Aussi, la capacité à exécuter un grand nombre de simulations a étendu la portée de nos études, couvrant des larges gammes de conditions initiales de largage, de pression et température, ou encore de variations des vents atmosphériques.

Ces études nous ont permis de réguler les conditions initiales de l’allumage de notre vecteur en ajustant la vitesse et l’inclinaison du porteur au moment du largage, et d’afficher des zones précises de récupération des étages. Ainsi, l’approche HPC a largement supporté la démonstration de capacités centrales pour Dark, et démontré sa pertinence pour tirer avantage de phénomènes physiques complexes.

À la vue de ces résultats prometteurs, nous élargissons l’application du HPC dans nos développements, en ciblant les analyses au potentiel significatif sur le dimensionnement de nos systèmes :

• La caractérisation du comportement thermique des composants de nos systèmes lors du déroulement de missions orbitales, afin d’optimiser le dimensionnement de la couche de protection thermique et du système de régulation de la température.
• Les analyses de dispersion de la trajectoire du système, en Monte-Carlo, afin d’identifier précisément les surdimensionnements nécessaires pour répondre aux perturbations potentielles et aux cas dégradés.