Optimisation de métamatériaux apériodiques pour la furtivité acoustique
Résumé
Le concept de métamatériau permet de concevoir des revêtements de faible épaisseur absorbant des ondes basses fréquences. Ainsi, en acoustique sous- marine, les métamatériaux sont étudiés pour la furtivité des véhicules immergés face aux ondes sonar, pour des technologies de revêtement de coque externe. Le design de tels revêtements est néanmoins complexe puisqu'ils doivent être capables d'absorber des ondes à très basse fréquence sans pour autant dégrader la performance large bande. Une étape d'optimisation de design avec des inclusions multiples est par conséquent indispensable pour l’obtention d'une performance large bande. Grâce à des méthodes inverses, il est possible d’homogénéiser une cellule unitaire de métamatériaux périodiques comportant une inclusion de forme quelconque, afin que cette cellule de métamatériau soit représentée simplement par un fluide. Il est ainsi possible de créer une base de données de propriétés effectives associées à des inclusions de nature et formes diverses. Grâce à cette base de données, on peut alors estimer avec un modèle analytique simple la réponse d’un métamatériau apériodique présentant une multitude de couches bien définies, chacune caractérisée par des inclusions différentes. La rapidité de ces calculs de performances acoustiques pour des agencements arbitraires de couches permet le recours à des métaheuristiques pour la recherche de configurations optimales. Dans cette étude, un algorithme génétique est mis en œuvre, pour l’optimisation de la furtivité. Un exemple est ensuite proposé sur un cas simple pour des fins de validation, en considérant les propriétés deux matériaux considérés homogènes : de l’acier et du polyuréthane comprenant des microballons. L'ensemble des meilleures solutions est présenté et une solution est sélectionnée et fabriquée. Cette solution est mesurée en bassin acoustique. Les résultats de mesures sont présentés et discutés, en mettant en avant les difficultés rencontrées et des éléments de validation de l’approche d’optimisation.