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Réduction de modèle a priori par séparation de variables espace-temps : Application en dynamique transitoire / A priori model order reduction based on space-time separated representation : Applications to transient dynamics

Boucinha, Luca 15 November 2013 (has links)
La simulation numérique des phénomènes physiques est devenue un élément incontournable dans la boite à outils de l'ingénieur mécanicien. Des outils robustes et modulables, basés sur les méthodes classiques d'approximation, sont désormais couramment utilisés dans l'industrie. Cependant, ces outils nécessitent des moyens de calculs importants lorsqu'ils sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes. Même si les progrès remarquables de l'industrie informatique rendent de tels moyens de calcul toujours plus abordables, il s'avère aujourd'hui nécessaire de proposer des méthodes d'approximation innovantes permettant de mieux exploiter les ressources informatiques disponibles. Les méthodes de réduction de modèle sont présentées comme un candidat idéal pour atteindre cet objectif. Parmi celles-ci, les méthodes basées sur la construction d'une approximation à variables séparées se sont révélées être très efficaces pour approcher la solution d'une grande variété de problèmes, réduisant les coûts numériques de plusieurs ordres de grandeur. Néanmoins, l'efficacité de ces méthodes dépend considérablement du problème traité. Aussi, on se propose ici d'évaluer l'intérêt d'une approximation à variables séparées espace-temps dans le cadre de problèmes académiques de dynamique transitoire. On définit tout d'abord la meilleure approximation (au sens d'un problème de minimisation) de la solution d'un problème transitoire, sous la forme d'une représentation à variables séparées espace-temps. Le calcul de cette approximation étant basé sur l'hypothèse que la solution du problème de référence est connue (méthode a posteriori), la suite du manuscrit est dédiée à la construction d'une telle approximation sans autres connaissances a priori sur la solution de référence, que les opérateurs du problème espace-temps dont elle est solution (méthode a priori). Un formalisme générique, basé sur une représentation tensorielle des opérateurs du problème espace-temps est alors introduit dans un cadre multichamps. On développe ensuite un solveur exploitant ce format générique, pour construire une approximation à variables séparées espace-temps de la solution d'un problème transitoire. Ce solveur est basé sur la décomposition généralisée propre de la solution (Proper Generalized Decomposition - PGD). Un état de l'art des algorithmes existants permet alors d'évaluer l'efficacité des définitions classiques de la PGD pour approcher la solution de problèmes académiques de dynamique transitoire. Les résultats obtenus mettant en défaut l'optimalité de la PGD la plus robuste, une nouvelle définition, récemment introduite dans la littérature, est appliquée dans un cadre multichamps à la résolution d'un problème d'élastodynamique 2D. Cette nouvelle définition, basée sur la minimisation du résidu dans une norme idéale, permet finalement d'obtenir une très bonne approximation de la meilleure approximation de rang donné, sans avoir à calculer un grand nombre de modes espace-temps. / Numerical simulation of physical phenomena has become an indispensable part of the mechanical engineer's toolbox. Robust and flexible tools, based on classical approximation methods, are now commonly used in industry. However, these tools require lots of computational resources to solve complex problems. Even if such resources are more and more affordable thanks to the remarkable progress in computer industry, it is now necessary to propose innovative approximation methods in order to better exploit the impressive amount of computational resources that are todays available. Reduced order modeling techniques are presented as ideal candidates to address this issue. Among these, methods based on the construction of low rank separated approximations have been shown to be very efficient to approach solutions of a wide variety of problems, reducing computational costs by several orders of magnitude. Nonetheless, efficiency of these methods significantly depends on the considered problem. In this manuscript, we propose to evaluate interest of space-time separated representations to approach solutions of academical transient dynamic problems. We first define the best space-time separated approximation (with respect to a minimization problem) of a given solution of a transient problem. The construction of this approximation being based on the hypothesis that the problem's solution is known (a posteriori method), the following of the manuscript is dedicated to the construction of such an approximation without any other knowledge on the reference solution than the operators of the space-time problem from which it is solution (a priori method). We then introduce a generic formalism, based on the tensor product structure of the operators of the space-time problem, in a multi-field framework. Next, this formalism is used to develop a generic solver that builds a separated approximation of a transient problem's solution, with the help of the Proper Generalized Decomposition (PGD). A state of art of existing algorithms is done, and efficiency of classical definitions of PGD to approach solutions of several academical transient dynamic problems is evaluated. Numerical results highlight the lack of optimality of the more robust PGD. Therefore, a new PGD definition, recently introduced in literature, is applied to solution of an elastodynamic problem in a multi-field framework. This new definition is based on minimization of an ideal residual norm and allows to find a very good approximation of the best approximation of a given rank, without having to calculate more space-time modes than needed.
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Schémas d'intégration dédiés à l'étude, l'analyse et la synthèse dans le formalisme Hamiltonien à ports / Energy preserving discretization of port-Hamiltonian systems

Aoues, Saïd 04 December 2014 (has links)
Ces travaux de thèse traitent de l'approximation en dimension finie de système de dimension infinie. La classe considérée est celle des systèmes hamiltoniens à ports. Nous étudions dans un premier temps les systèmes d'équations différentielles ordinaires. Sur la base d'un intégrateur énergétique, nous définissons une classe de dynamiques passives discrètes qui est invariante par interconnexion. Nous obtenons alors des conditions de stabilité (LMI) pour des dynamiques en réseau en présence de retards et d'incertitudes, et proposons une méthode de synthèse énergétique stabilisante. Ces développements ont été validés expérimentalement par la mise en oeuvre d'une commande énergétique sur un convertisseur de puissance (Buck). Nous étudions ensuite le formalisme hamiltonien en dimension infinie. Nous proposons une approximation qui combine une semi-discrétisation et un intégrateur énergétique. La composabilité mixte est étudiée et une méthode de synthèse IDA-PBC a été développée. L'ensemble des résultats obtenus sont illustrés numériquement dans le manuscrit. / This thesis work dealing with finite dimensional approximation of infinite dimension system. The class considered is that of Hamiltonian systems in ports. We study initially ordinary differential equations systems. Based on an energy integrator, we define a class of discrete passive dynamics is invariant interconnection. We obtain the stability conditions (LMI) for dynamic network in the presence of delays and uncertainties, and propose a method of stabilizing energy synthesis. These developments were experimentally validated by the implementation of an energy control a power converter (Buck). We then study the Hamiltonian formalism in infinite dimensions. We offer an approximation that combines a semi-discretization and an energy integrator. The mixed composability is studied and a method of synthesis IDA-PBC was developed. All the obtained results are numerically illustrated in the manuscript.

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