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Dégivrage de vitrages automobiles : une alternative open source à Abaqus

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Contexte

AGC souhaitait évaluer une alternative à Abaqus pour simuler le dégivrage de vitrages automobiles par effet Joule.

Le cas de référence combinait verre mince, couche conductrice, busbars et câbles, avec un calcul thermique transitoire couplé à l’électricité.

Approche Simvia

  • Développement d’un modèle thermoélectrique monolithique 3D et 1D directement dans code_aster.
  • Vérification progressive des contributions physiques, puis comparaison avec Abaqus sur un cas simple et sur le pare-brise industriel complet.
  • Livraison d’un environnement Docker prêt à l’usage, des cas-tests et de la mise en données du modèle AGC.

Résultats

  • 73 cas-tests de vérification et de non-régression
  • 0.61% d’écart relatif sur cas simple
  • 0.73°C d’écart absolu moyen sur le cas industriel
  • Une première version opérationnelle, vérifiée et exploitable sur les cas d’usage industriels ciblés par AGC.

Volet technique

Briques technologiques

  • Noyau : fork de code_aster 17.4, routines Fortran et catalogues Python.
  • Solveur : THER_NON_LINE avec MUMPS, température et potentiel électrique résolus ensemble.
  • Modèles : 3D_THER_ELEC pour les volumes et 1D_THER_ELEC pour les câbles à section variable.
  • Interfaces : LIAISON_MAIL et ECHANGE_PAROI étendus aux maillages non conformes.

Contraintes

  • Absence d’éléments de coque thermoélectriques : extrusion volumique du verre en 5 à 6 couches.
  • Câbles 1D connectés à des busbars et à un vitrage 3D par des maillages non conformes.
  • Matériaux dépendants des champs et calcul transitoire sur 1 800 s.

Déroulé

  • Définition et vérification du modèle mathématique à partir des références Abaqus, Ansys et de la littérature.
  • Prototypage, revue systématique du code et réécriture manuelle des parties sensibles.
  • Validation analytique des contributions élémentaires, puis 73 cas-tests automatisés.
  • Comparaison finale avec Abaqus sur un cas simple et sur le modèle industriel AGC.

Sécurité, performance, qualité

  • Jonctions 1D–3D : répartition de l’injection sur une zone représentative de la section du câble.
  • Diffusion dans l’épaisseur : 5–6 couches nécessaires pour retrouver le niveau de surchauffe Abaqus.
  • Symétrie : contrôle des courants et potentiels, puis test sur un maillage miroir pour isoler l’artefact numérique.
  • Schéma temporel : alignement du paramètre θ et raffinement pour une comparaison cohérente.

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