En quoi consiste vraiment la CFD, outil désormais capital en F1 ?

En sport automobile, de nombreux termes sont utilisés par des gens qui n'ont en fait qu'une vague idée de ce qu'ils signifient réellement. L'un d'entre eux est la CFD (Computational Fluid Dynamics en anglais), ou Mécanique des fluides numérique. Certes, ce terme se décrit d'emblée par lui-même, mais trois mots simples ne suffisent pas à rendre justice au sujet éminemment complexe qu'ils désignent.

Tout système physique peut, en théorie, voir ses différents états être mathématiquement calculés. C'est parfois facile, comme dans le cas d'un objet qui tombe dans le vide. C'est parfois plus difficile, comme pour calculer la contrainte d'un objet de forme complexe soumis à une charge. Lorsqu'il s'agit de prédire l'écoulement du flux d'air autour d'une Formule 1, le problème devient immensément complexe mais pas insoluble, avec un degré de précision raisonnable.

Les calculs nécessaires à la résolution de ce problème sont basés sur les équations de Navier-Stokes : au 19e siècle, George Stokes a trouvé une méthode de résolution des termes visqueux, et c'est devenu un moyen viable de prédire l'écoulement de l'air. Malheureusement, avant l'avènement des ordinateurs, il était dans la pratique impossible de résoudre les équations pour un problème significatif.

Des travaux ont été entrepris sur les premiers ordinateurs à voir le jour dans les années 1950, mais ce n'est qu'en 1967 qu'a été publié le premier article suggérant des solutions en 3D aux problèmes d'écoulement des fluides. Au cours des années 1960 et 1970, les travaux menés à l'Imperial College London ont progressé jusqu'à la publication du premier code commercialisé, Phoenics, en 1981.

À la fin des années 1980, les écuries de Formule 1 ont cherché à utiliser la CFD pour les guider dans des optimisations simples. J'étais chez Benetton et on a investi dans ce qui était alors une station de travail sophistiquée Sun Sparc, cadencée à 25 MHz et avec 64 Mo de mémoire vive, soit nettement moins qu'un téléphone moderne. Grâce à cette station et à une mise en œuvre simplifiée de la CFD, appelée méthode des panneaux, on a pu étudier quelques profils de pression de surface pour nos ailerons arrière. Même si c'était simple, c'était la première fois que l'on s'éloignait de l'aérodynamique pure et dure.

C'était passionnant de pouvoir enfin acquérir une certaine compréhension et de l'utiliser pour améliorer les performances, mais la méthode était extrêmement limitée. C'était en deux dimensions et ça ne permettait d'examiner que l'écoulement à la surface. L'étape suivante a été franchie avec l'amélioration des codes commercialisés au début des années 1990. Les ordinateurs se sont aussi développés rapidement et les écuries ont adopté cette nouvelle technologie.

Pat Symonds a touché les prémices de la CFD dès les années Benetton.

Une Formule 1 atteint des performances aérodynamiques phénoménales mais c'est très difficile de les simuler car le flux d'air autour de la voiture est beaucoup plus complexe que celui d'un avion, par exemple. Le flux se détache de nombreuses parties de la voiture et se fragmente en tourbillons et en vortex. Ces derniers sont encore plus difficiles à prévoir, et on était toujours freinés par le fait que, si les logiciels 3D pouvaient gérer les parties les plus simples des équations de Navier-Stokes, ils avaient du mal pour les turbulences.

L'industrie de la F1 a contribué à pousser les vendeurs de logiciels CFD à améliorer la modélisation des turbulences, ce qui a permis à la méthode de donner des résultats raisonnables. La technique a été baptisée RANS (Reynolds-Number Averaged Navier Stokes en anglais), ou moyenne de Reynolds, et est toujours couramment utilisée.

Curieusement, la volonté d'améliorer la modélisation des turbulence a également servi un tout autre domaine confronté aux mêmes problèmes : celui des parcs éoliens. Simuler une seule éolienne est une chose, mais pour un parc éolien, où chaque éolienne fonctionne dans un champ d'écoulement dicté par les turbulences de ses voisines, ça devient beaucoup plus complexe. Savoir que les efforts déployés pour améliorer les performances de Formule 1 ont indirectement permis d'améliorer celles des parcs éoliens et avoir un impact sur l'environnement est quelque chose de plaisant.

Aujourd'hui encore, il existe différents modèles de turbulences, mais la précision des simulations s'est améliorée. Tout aussi importante, la puissance de calcul a suivi la loi de Moore, en doublant tous les deux ans, permettant une simulation plus détaillée du champ d'écoulement.

Si c'est important, c'est parce que le volume de la surface d'un modèle virtuel et le volume d'air qui l'entoure sont divisés en une masse de cellules virtuelles. Les équations aux dérivées partielles qui décrivent le champ d'écoulement doivent alors être résolues pour chacune de ces cellules.

Pour un cas simple, on parle d'environ 95 millions de cellules, ce qui, sur un ordinateur portable à cœur unique, prendrait environ 40 semaines à résoudre. D'où le besoin de la puissance de calcul. En règle générale, une écurie dispose de 192 cœurs, ce qui ramène le temps de calcul à quelques heures.

La CFD a énormément progressé depuis 2010, quand Virgin avait intégralement conçu sa monoplace avec cet outil.

Malheureusement, même avec une meilleure modélisation des turbulences, la technique de la moyenne de Reynolds a ses limites, et actuellement la référence est la Simulation des grandes structures de la turbulence (Direct Numerical Simulation en anglais, ou DNS). Elle résout directement les équations pour tous les tourbillons, mais elle est tellement gourmande en ressources informatiques qu'elle n'est pas adaptée à une utilisation en Formule 1.

Lors du développement du règlement F1 2022, un système connu sous le nom de DES (Detached Eddy Simulations) a été utilisé. Il s'agit d'une solution de complexité moyenne qui a permis d'étudier en détail le sillage turbulent tout en maintenant le temps de calcul dans des limites toujours élevées mais raisonnables. Une autre technique, la Méthode de Boltzmann sur réseau, a également été utilisée dans les études menées.

La CFD et la puissance de calcul ont énormément progressé en très peu de temps, de sorte qu'il est aujourd'hui possible d'effectuer un nombre significatif de développements en CFD, mais qu'en est-il de l'avenir ? Je crois que le développement aérodynamique s'étendra dans deux domaines.

Le premier est l'apprentissage automatique – dont je parlerai bientôt – mais il y a aussi le domaine de la simulation multi-physique, où un système complet et son environnement sont co-simulés. Par exemple, le solutionneur aérodynamique appliquera des charges sur un corps qui déviera. Même les effets de la pluie pourraient être simulés et toutes les trajectoires analysées. C'est déjà possible dans une certaine mesure, mais les progrès futurs permettront d'accélérer cette analyse.

La simulation par CFD est devenue incontournable en Formule 1, malgré certaines limites qui persistent.