Depuis ces trente dernières années, les systèmes d'observation de la Terre et les modèles numériques se sont perfectionnés et complexifiés pour nous fournir toujours plus de données, réelles et numériques. Ces données, de nature très diverse, forment maintenant un ensemble conséquent d'informations précises mais hétérogènes sur les structures et la dynamique des fluides géophysiques. Dans les années 1980, des méthodes d'optimisation, capables de combiner les informations entre elles, ont permis d'estimer les paramètres des modèles numériques et d'obtenir une meilleure prévision des courants marins et atmosphériques. Ces méthodes puissantes, appelées assimilation variationnelle de données, peinent à tirer profit de la toujours plus grande complexité des informations de par le manque de puissance de calcul disponible. L'approche, que nous développons, s'intéresse à l'utilisation des méthodes multigrilles, jusque là réservées à la résolution de systèmes d'équations différentielles, pour résoudre l'assimilation haute résolution de données. Les méthodes multigrilles sont des méthodes de résolution itératives, améliorées par des corrections calculées sur des grilles de plus basses résolutions. Nous commençons par étudier dans le cas d'un modèle linéaire la robustesse de l'approche multigrille et en particulier l'effet de la correction par grille grossière. Nous dérivons ensuite les algorithmes multigrilles dans le cadre non linéaire. Les deux types d'algorithmes étudiés reposent d'une part sur la méthode de Gauss Newton multigrille et d'autre part sur une méthode sans linéarisation globale : le Full Approximation Scheme (FAS). Ceux-ci sont appliqués au problème de l'assimilation variationnelle de données dans le cadre d'une équation de Burgers 1D puis d'un modèle Shallow-water 2D. Leur comportement est analysé et comparé aux méthodes plus traditionnelles de type incrémentale ou multi-incrémentale.

L'objectif de cette thèse est le développement d'un modèle numérique fiable et précis pour prédire l'évolution de l'endommagement jusqu'à la rupture dans une structure soumise à des grandes déformations plastiques. Ces développements contribuent à l'enrichissement d'une librairie EF parallèle appelée CIMLib. Pour mieux traiter l'incompressibilité des déformations plastiques, une approximation éléments finis mixtes vitesse-pression avec une discrétisation stabilisée P1+/P1 est utilisée pour la résolution des équations mécaniques. L'intégration d'une loi de comportement élastoplastique endommageable dans cette approximation a été largement abordée. L'évolution de l'endommagement obéit à un modèle de Lemaitre enrichi, où les phénomènes dissipatifs sont couplés et qui prend en compte la nature des sollicitations et l'effet de refermeture des fissures en compression. L'approximation éléments finis avec un comportement adoucissant est fortement dépendante de la discrétisation spatiale dans la phase post-critique. Pour pallier à ce problème, nous avons adopté une méthode de régularisation non locale du gradient implicite. Nous avons choisi un exemple où la localisation est très marquée en bande de cisaillement pour montrer la fiabilité de notre modèle à prédire l'évolution de l'endommagement jusqu'à la rupture de la structure. Un autre axe principal de cette thèse est l'adaptation anisotrope de maillage au phénomène d'endommagement. Une stratégie d'adaptation anisotrope de maillage pilotée par un estimateur de l'erreur d'interpolation a été utilisée afin d'améliorer la précision pour l'endommagement avec un temps de calcul minimal. L'apport de l'adaptation de maillage permet de garantir une meilleure prédiction de l'évolution de l'endommagement jusqu'à la rupture. Son utilisation nous a permis de retrouver numériquement des modes de rupture observés expérimentalement. Dans le cadre de grands cas industriels irréductibles, par exemple à cause de la croissance de l'endommagement, le temps de calcul peut devenir pénalisant. Nous nous sommes donc intéressé à l'accélération de la résolution des grands systèmes linéaires issus d'une approximation éléments finis par les méthodes multigrilles. Un préconditionneur multigrille géométrique a été mis en place. Les premières validations ont montré que ce préconditionneur permet d'avoir une complexité quasi-linéaire en fonction des degrés de liberté. Le modèle numérique ainsi développé peut servir à la simulation des procédés de pose de points d'assemblage des tôles par déformations plastiques, à l'étude de leur tenue mécanique en les soumettant à des sollicitations variées, et à la simulation des procédés de mises en forme à froid des corps solides (emboutissage, forgeage, hydroformage, semi découpe ou découpe des tôles ...)

Depuis ces trente dernières années, les systèmes d'observation de la Terre et les modèles numériques se sont perfectionnés et complexifiés pour nous fournir toujours plus de données, réelles et numériques. Ces données, de nature très diverse, forment maintenant un ensemble conséquent d'informations précises mais hétérogènes sur les structures et la dynamique des fluides géophysiques. Dans les années 1980, des méthodes d'optimisation, capables de combiner les informations entre elles, ont permis d'estimer les paramètres des modèles numériques et d'obtenir une meilleure prévision des courants marins et atmosphériques. Ces méthodes puissantes, appelées assimilation variationnelle de données, peinent à tirer profit de la toujours plus grande complexité des informations de par le manque de puissance de calcul disponible. L'approche, que nous développons, s'intéresse à l'utilisation des méthodes multigrilles, jusque là réservées à la résolution de systèmes d'équations différentielles, pour résoudre l'assimilation haute résolution de données. Les méthodes multigrilles sont des méthodes de résolution itératives, améliorées par des corrections calculées sur des grilles de plus basses résolutions. Nous commençons par étudier dans le cas d'un modèle linéaire la robustesse de l'approche multigrille et en particulier l'effet de la correction par grille grossière. Nous dérivons ensuite les algorithmes multigrilles dans le cadre non linéaire. Les deux types d'algorithmes étudiés reposent d'une part sur la méthode de Gauss Newton multigrille et d'autre part sur une méthode sans linéarisation globale : le Full Approximation Scheme (FAS). Ceux-ci sont appliqués au problème de l'assimilation variationnelle de données dans le cadre d'une équation de Burgers 1D puis d'un modèle Shallow-water 2D. Leur comportement est analysé et comparé aux méthodes plus traditionnelles de type incrémentale ou multi-incrémentale.

Nous nous intéressons, dans cette thèse, à l'étude des méthodes d'extrapolation polynômiales et à l'application de ces méthodes dans l'accélération de méthodes de points fixes pour des problèmes donnés. L'avantage de ces méthodes d'extrapolation est qu'elles utilisent uniquement une suite de vecteurs qui n'est pas forcément convergente, ou qui converge très lentement pour créer une nouvelle suite pouvant admettreune convergence quadratique. Le développement de méthodes cycliques permet, deplus, de limiter le coût de calculs et de stockage. Nous appliquons ces méthodes à la résolution des équations de Navier-Stokes stationnaires et incompressibles, à la résolution de la formulation Kohn-Sham de l'équation de Schrödinger et à la résolution d'équations elliptiques utilisant des méthodes multigrilles. Dans tous les cas, l'efficacité des méthodes d'extrapolation a été montrée.Nous montrons que lorsqu'elles sont appliquées à la résolution de systèmes linéaires, les méthodes d'extrapolation sont comparables aux méthodes de sous espaces de Krylov. En particulier, nous montrons l'équivalence entre la méthode MMPE et CMRH. Nous nous intéressons enfin, à la parallélisation de la méthode CMRH sur des processeurs à mémoire distribuée et à la recherche de préconditionneurs efficaces pour cette même méthode.

Depuis ces trente dernières années, les systèmes d'observation de la Terre et les modèles numériques se sont perfectionnés et complexifiés pour nous fournir toujours plus de données, réelles et numériques. Ces données, de nature très diverse, forment maintenant un ensemble conséquent d'informations précises mais hétérogènes sur les structures et la dynamique des fluides géophysiques. Dans les années 1980, des méthodes d'optimisation, capables de combiner les informations entre elles, ont permis d'estimer les paramètres des modèles numériques et d'obtenir une meilleure prévision des courants marins et atmosphériques. Ces méthodes puissantes, appelées assimilation variationnelle de données, peinent à tirer profit de la toujours plus grande complexité des informations de par le manque de puissance de calcul disponible. L'approche, que nous développons, s'intéresse à l'utilisation des méthodes multigrilles, jusque là réservées à la résolution de systèmes d'équations différentielles, pour résoudre l'assimilation haute résolution de données. Les méthodes multigrilles sont des méthodes de résolution itératives, améliorées par des corrections calculées sur des grilles de plus basses résolutions. Nous commençons par étudier dans le cas d'un modèle linéaire la robustesse de l'approche multigrille et en particulier l'effet de la correction par grille grossière. Nous dérivons ensuite les algorithmes multigrilles dans le cadre non linéaire. Les deux types d'algorithmes étudiés reposent d'une part sur la méthode de Gauss Newton multigrille et d'autre part sur une méthode sans linéarisation globale : le Full Approximation Scheme (FAS). Ceux-ci sont appliqués au problème de l'assimilation variationnelle de données dans le cadre d'une équation de Burgers 1D puis d'un modèle Shallow-water 2D. Leur comportement est analysé et comparé aux méthodes plus traditionnelles de type incrémentale ou multi-incrémentale. / For these last thirty years, earth observation and numerical models improved greatly and provide now a huge amount of accurate, yet heterogeneous, information on geophysics fluids dynamics and structures. Optimization methods from the eighties called variational data assimilation are capable of merging information from different sources. They have been used to estimate the parameters of numerical models and better forecast oceanic and atmospheric flows. Unfortunately, these powerful methods have trouble making benefit of always more complex information, suffering from the lack of available powerful calculators. The approach developed here, focuses on the use of multigrid methods, that are commonly used in the context of differential equations systems, to solve high resolution data assimilation. Multigrid methods are iterative methods improved by the use of feedback corrections evaluated on coarse resolution. First in the case of linear assimilation, we study the robustness of multigrid approach and the efficiency of the coarse grid correction step. We then apply the multigrid algorithms on a non linear 1-D Burgers equation and on a 2-D Shallow-Water model. We study two types of algorithms, the Gauss Newton Multigrid, which lays on global linearization, and the Full Approximation Scheme. Their behavior is compared to more traditional approaches as incremental and multi-incremental ones.

L'imagerie photoacoustique (IPA) des tissus biologiques permet de combiner les avantages des imageries optique et ultrasonore. Le principal contraste endogène pour l’IPA provient des vaisseaux sanguins en raison de la forte absorption de l'hémoglobine par rapport aux tissus environnants. De plus, les vaisseaux sanguins sont à peu près cylindriques et la concentration d'hémoglobine peut être supposée uniforme à l'intérieur des veines. Comme première contribution, nous avons développé dans cette thèse un modèle analytique de fluence optique pour plusieurs inhomogénéités cylindriques parallèles incorporées dans un milieu turbide. Les modèles analytiques n’existent que pour les cas simples. Pour traiter des situations plus complexes, comme les tissus biologiques, les méthodes numériques sont nécessaires. La deuxième contribution de cette thèse consiste à développer un solveur multigrilles de l'équation de diffusion optique et donc de proposer une méthode numérique efficace pour résoudre la fluence optique. Enfin, notre troisième contribution concerne la reconstruction de la tomographie quantitative photoacoustique (TQPA). Basée sur les modèles efficaces présentées dans les première et seconde contributions, nous avons proposé une méthode de reconstruction basée sur le modèle direct analytique pour les cas simples et une méthode d'inversion basée sur multigrille pour les cas plus réalistes. Les avantages de la méthode d'inversion basée sur multigrille sont présentés à la fois en terme de temps de calcul et de vitesse de convergence. Une validation expérimentale est présentée dans le dernier chapitre de cette thèse, prouvant la validité et l'analyse des performances des méthodes développées. / Photoacoustic imaging (PAI) of biological tissues tries to combine the advantages of optical and acoustical imaging. The main endogenous contrast for PAI is derived from blood vessels due to the strong absorption of hemoglobin compared to the background tissues. Furthermore, blood vessels are roughly cylindrical and hemoglobin concentration can be assumed to be uniform inside the vessel. Therefore, the blood vessels can be considered as “cylindrical inhomogeneities”. As a first contribution, we have developed in this thesis an analytical model of optical fluence for multiple parallel cylindrical inhomogeneities embedded in an otherwise homogeneous turbid medium. Analytical models only exist for simple cases. To deal with more complex situations like biological tissues, numerical methods are required. The second contribution of this thesis is to develop a multigrid solver of optical diffusion equation and therefore to propose an efficient numerical method to resolve the optical fluence. Finally, our third contribution is concerned with quantitative PA tomography (QPAT) reconstruction. Based on the efficient models presented in the first and second contributions, we have proposed an analytic-based reconstruction method for simple cases and a multigrid-based inversion scheme for more realistic cases. The advantages of multigrid-based inversion scheme are shown in both computation and convergence speed. An experimental validation is presented in the last chapter of this thesis, proving the validity and analyzing the performances of the developed methods.

Nous nous intéressons, dans cette thèse, à l'étude des méthodes d'extrapolation polynômiales et à l'application de ces méthodes dans l'accélération de méthodes de points fixes pour des problèmes donnés. L'avantage de ces méthodes d'extrapolation est qu'elles utilisent uniquement une suite de vecteurs qui n'est pas forcément convergente, ou qui converge très lentement pour créer une nouvelle suite pouvant admettreune convergence quadratique. Le développement de méthodes cycliques permet, deplus, de limiter le coût de calculs et de stockage. Nous appliquons ces méthodes à la résolution des équations de Navier-Stokes stationnaires et incompressibles, à la résolution de la formulation Kohn-Sham de l'équation de Schrödinger et à la résolution d'équations elliptiques utilisant des méthodes multigrilles. Dans tous les cas, l'efficacité des méthodes d'extrapolation a été montrée.Nous montrons que lorsqu'elles sont appliquées à la résolution de systèmes linéaires, les méthodes d'extrapolation sont comparables aux méthodes de sous espaces de Krylov. En particulier, nous montrons l'équivalence entre la méthode MMPE et CMRH. Nous nous intéressons enfin, à la parallélisation de la méthode CMRH sur des processeurs à mémoire distribuée et à la recherche de préconditionneurs efficaces pour cette même méthode. / In this thesis, we study polynomial extrapolation methods. We discuss the design and implementation of these methods for computing solutions of fixed point methods. Extrapolation methods transform the original sequance into another sequence that converges to the same limit faster than the original one without having explicit knowledge of the sequence generator. Restarted methods permit to keep the storage requirement and the average of computational cost low. We apply these methods for computing steady state solutions of incompressible flow problems modelled by the Navier-Stokes equations, for solving the Schrödinger equation using the Kohn-Sham formulation and for solving elliptic equations using multigrid methods. In all cases, vector extrapolation methods have a useful role to play. We show that, when applied to linearly generated vector sequences, extrapolation methods are related to Krylov subspace methods. For example, we show that the MMPE approach is mathematically equivalent to CMRH method. We present an implementation of the CMRH iterative method suitable for parallel architectures with distributed memory. Finally, we present a preconditioned CMRH method.

This thesis treats two essentially different subjects: V-cycle schemes are considered in Chapters 2-4, whereas the aggregation-based coarsening is analysed in Chapters 5-6. As a matter of paradox, these two multigrid ingredients, when combined together, can hardly lead to an optimal algorithm. Indeed, a V-cycle needs more accurate prolongations than the simple piecewise-constant one, associated to aggregation-based coarsening. On the other hand, aggregation-based approaches use almost exclusively piecewise constant prolongations, and therefore need more involved cycling strategies, K-cycle <a href=http://www3.interscience.wiley.com/journal/114286660/abstract?CRETRY=1&SRETRY=0>[Num.Lin.Alg.Appl. vol.15(2008), pp.473-487]</a> being an attractive alternative in this respect.<p><br><p><br><p>Chapter 2 considers more precisely the well-known V-cycle convergence theories: the approximation property based analyses by Hackbusch (see [Multi-Grid Methods and Applications, 1985, pp.164-167]) and by McCormick [SIAM J.Numer.Anal. vol.22(1985), pp.634-643] and the successive subspace correction theory, as presented in [SIAM Review, vol.34(1992), pp.581-613] by Xu and in [Acta Numerica, vol.2(1993), pp.285-326.] by Yserentant. Under the constraint that the resulting upper bound on the convergence rate must be expressed with respect to parameters involving two successive levels at a time, these theories are compared. Unlike [Acta Numerica, vol.2(1993), pp.285-326.], where the comparison is performed on the basis of underlying assumptions in a particular PDE context, we compare directly the upper bounds. We show that these analyses are equivalent from the qualitative point of view. From the quantitative point of view,<p>we show that the bound due to McCormick is always the best one.<p><br><p><br><p>When the upper bound on the V-cycle convergence factor involves only two successive levels at a time, it can further be compared with the two-level convergence factor. Such comparison is performed in Chapter 3, showing that a nice two-grid convergence (at every level) leads to an optimal McCormick's bound (the best bound from the previous chapter) if and only if a norm of a given projector is bounded on every level.<p><br><p><br><p>In Chapter 4 we consider the Fourier analysis setting for scalar PDEs and extend the comparison between two-grid and V-cycle multigrid methods to the smoothing factor. In particular, a two-sided bound involving the smoothing factor is obtained that defines an interval containing both the two-grid and V-cycle convergence rates. This interval is narrow when an additional parameter α is small enough, this latter being a simple function of Fourier components.<p><br><p><br><p>Chapter 5 provides a theoretical framework for coarsening by aggregation. An upper bound is presented that relates the two-grid convergence factor with local quantities, each being related to a particular aggregate. The bound is shown to be asymptotically sharp for a large class of elliptic boundary value problems, including problems with anisotropic and discontinuous coefficients.<p><br><p><br><p>In Chapter 6 we consider problems resulting from the discretization with edge finite elements of 3D curl-curl equation. The variables in such discretization are associated with edges. We investigate the performance of the Reitzinger and Schöberl algorithm [Num.Lin.Alg.Appl. vol.9(2002), pp.223-238], which uses aggregation techniques to construct the edge prolongation matrix. More precisely, we perform a Fourier analysis of the method in two-grid setting, showing its optimality. The analysis is supplemented with some numerical investigations. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished