Séparation automatique des écoulements laminaire et turbulent sur les ailes et les stabilisateurs d'avion via un réseau en papillon à attention adaptative

De nombreuses techniques de localisation des écoulements laminaire et turbulent dépendent fortement du contrôle expert, même si la détermination de la répartition de l’écoulement constitue pourtant le préalable à l’analyse de l’efficacité des conceptions d’ailes et de stabilisateurs en aéronautique. Certaines récentes tentatives se sont attelées à la localisation automatique des écoulements laminaire et turbulent, mais celles-ci restent encore à un stade embryonnaire et manquent de robustesse dans des environnements bruités. Cette étude explore la faisabilité de la séparation des régions d’écoulement à l’aide des techniques actuelles d’apprentissage profond. À cet effet, une architecture de segmentation d’écoulement composée de deux encodeurs-decodeurs successifs est proposée, baptisée Réseau en Papillon à Attention Adaptative. Contrairement aux méthodes automatiques existantes dans la littérature, qui reposent principalement sur des données homogènes et propres, la compétence de l’approche proposée en segmentation automatique d’écoulement est évaluée sur un ensemble mixte de données thermographiques diversifiées, soumises à différents niveaux de bruit. Enfin, afin d’améliorer la robustesse de l’architecture proposée, une stratégie d’apprentissage auto-supervisé est adoptée, exploitant 23 468 observations non étiquetées d’écoulements laminaire et turbulent.