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Optimisation des filtres à carburant grâce à la simulation 3D
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Optimisation des filtres à carburant grâce à la simulation 3D

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Les filtres à carburant développés pour les voitures doivent répondre à des exigences de plus en plus strictes, mais ils doivent aussi être mis sur le marché de plus en plus rapidement. Les concepteurs pris entre ces deux demandes disposent désormais d’un nouvel outil de simulation : celui-ci calcule toutes les caractéristiques à prendre en compte dans la conception des filtres – performance de nettoyage, durée de vie, etc. – et permet ainsi un développement efficace et rapide.

Les voitures contiennent de nombreux filtres : les filtres à air d’habitacle qui assurent que les polluants et le pollen ne rentrent pas dans l’habitacle, les filtres à carburant qui empêchent les particules solides d’endommager le circuit de carburant et les filtres à huile qui garantissent la propreté de l’huile. Ceux qui développent ces filtres sont confrontés à de nombreuses exigences : leurs produits doivent résister à d’intenses fluctuations de température et aux vibrations, doivent entrer dans un espace d’installation prédéfini, et doivent se conformer aux normes de qualité de plus en plus strictes – tout en gardant des temps de développement relativement courts .

Modèle de boitier cylindrique

Les fabricants de filtres achètent habituellement le matériau du filtre et optimisent leur produit en faisant varier la disposition des plis, la conception du boîtier et le positionnement des ouvertures d’entrée et de sortie. A partir des différents concepts, ils développent des prototypes qui sont ensuite testés pour les caractéristiques souhaitées – une méthode coûteuse et lente. Des simulations sur ordinateur sont déjà utilisées, mais celles-ci servent souvent uniquement à calculer le débit à travers le filtre. Les performances de nettoyage ou même la durabilité – i.e. la durée avant que le filtre soit remplacé – pouvaient donc seulement être estimées sur une base empirique.




Simuler les performances dynamiques de nettoyage des filtres à carburant

Des chercheurs de l’Institut Fraunhofer pour les mathématiques industrielles ITWM sont en train de mettre directement dans les mains des développeurs de filtres un outil de simulation : le « Filter Element Simulation Toolbox – FiltEST ». Dr. Ralf Kirsch, chercheur au Fraunhofer ITWM, déclare : «Cette boîte à outils permet aux développeurs de simuler eux-mêmes le phénomène de filtration. Cela leur permet de faire des déclarations réalistes sur les performances de nettoyage d’un concept particulier et de prévoir la quantité de saleté qu’il va accumuler au fil du temps. »

Débit calculé à travers l'élément filtrant

Ce qui différencie cet outil de simulation est la possibilité de calculer des variables qui ne peuvent pas être simulées avec des outils standards, ainsi que sa capacité à analyser la façon dont les caractéristiques du filtre vont changer au fil du temps – considérant, par exemple, que le filtre va se boucher avec les particules qu’il capture. A quelle vitesse l’efficacité du filtre va diminuer ? Quel impact cela va avoir sur la perte de charge ? Et quel effet cela a-t-il sur le filtrat ?

Si l’on voulait simuler cela pore par pore et particule par particule, l’effort de calcul serait impossible à gérer. Pour contourner ce problème, les chercheurs ont eu recours à une astuce : ils ne simulent pas chaque pore dans le filtre, et ils ne pas non plus chaque particule qui traverse ou reste dans le filtre. « Au lieu de cela, nous considérons le milieu filtrant comme un continuum homogène et nous travaillons avec des concentrations de particules», résume Kirsch.

Simulation de l'efficacité du filtre à carburant

En effet, pour le fabricant de filtres à carburant, il est de peu d’intérêt de savoir quelles particules restent prises dans le filtre. Tout ce qu’ils veulent savoir est combien le filtre en attrape dans l’ensemble. Ceci est précisément ce que ces modèles calculent : la proportion de particules qui passent à travers le milieu filtrant et la proportion qui restent dedans. De plus, la simulation peut déterminer le nombre de particules qui sont « nettoyées » à nouveau au cours du temps, en raison des effets de rinçage.

Source : Fraunhofer

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