La simulation numérique directe des couches limites turbulentes nécessite une résolution spatiale élevée, en particulier proche des parois afin de capturer les différentes échelles de longueur inhérentes à la turbulence. Pour réduire le coût de calcul lié à la haute résolution spatiale, nous étudions les techniques qui éliminent la région de paroi en utilisant une condition aux limites artificielle aux bords d’un domaine de calcul réduit. Une stratégie de reconstruction basée sur la POD est mise en œuvre afin de générer des conditions aux limites synthétiques permettant de récupérer les caractéristiques spatiales et dynamiques correctes de la turbulence dans la région centrale du canal. La condition aux limites a été testée à deux hauteurs différentes. Les statistiques du canal réduit ont été comparées à celles du canal complet prise comme valeur de référence. Une bonne concordance est observée pour le profil de vitesse moyenne et la contrainte de cisaillement turbulente. La procédure s’est avérée robuste à la hauteur à laquelle la condition aux limites est imposée et permet une réduction drastique des coûts de calcul. / Direct Numerical Simulation of turbulent boundary layers requires a high spatial resolution specially near the wall to capture the different length scales inherent of turbulence. To reduce the computing cost related to the high spatial resolution, we investigate techniques that bypass the wall region by using an artificial boundary condition at the bound of a reduced computational domain. A reconstruction strategy based on POD is implemented in order to generate synthetic boundary conditions such that the correct spatial characteristics and dynamics of the turbulence are recovered in the core region of the channel. The boundary condition was tested at two different heights. Statistics in the reduced channel were compared with those of a reference case. A good agreement is observed for the mean velocity profile and the turbulent shear stress. The procedure was found to be robust with the boundary height and results in a drastic computational cost reduction.

Cette thèse est dédiée au développement de méthodes numériques pour la poromécanique, et à leur application dans un contexte de modélisation cardiaque.Elle est motivée par la prise en compte, dans les modèles de coeur humain, du réseau coronarien qui perfuse le myocarde, afin de mieux décrire les maladies vasculaires coronariennes.Nous appuyant sur des travaux existants, nous proposons un modèle de coeur perfusé, ainsi qu'une réduction 0D permettant de reproduire, à moindre coût de calcul, un cycle cardiaque réaliste avec masse et pression de perfusion. Le modèle mis au point nous permet de reproduire des phénomènes physiologiques auparavant inaccessibles dans les modèles, et d'une grande importance pour des applications cliniques, tels que la vasodilatation et les pathologies coronariennes.L'intégration d'un compartiment poreux pour représenter le myocarde perfusé dans les modèles 3D représente un défi technique d'un autre ordre. Nous inspirant des schémas en temps de type splitting établis en interaction fluide-structure pour modéliser les vaisseaux sanguins, nous proposons une discrétisation semi-implicite d'une formulation générale de poromécanique, satisfaisant un bilan d'énergie au niveau discret. Afin d'illustrer et valider notre démarche, l'environnement de calcul élément finis FreeFem++ nous permet de reproduire des cas tests classiques de gonflement et de drainage de milieux poreux en 2D, puis de vérifier le bilan énergétique discret.Enfin, motivés par l'étude de la discrétisation spatiale de notre problème, nous établissons dans un cadre linéaire un résultat de convergence totale du schéma sous conditions. Cela nous permet de proposer une méthode d'implémentation facile à mettre en oeuvre et présentant de bons résultats de stabilité. FreeFem++ nous permet à nouveau de valider nos résultats en illustrant les pathologies numériques associées à l'incompressibilité, et leur traitement efficace par les stratégies proposées, dans le cadre linéaire puis dans une situation plus générale. / This thesis is dedicated to the development of numerical methods for poromechanics, and to their application in a cardiac modeling context. It is motivated by the introduction into existing cardiac models of the coronary network that perfuses the myocardium, to better describe coronary vascular diseases.Drawing our inspiration from existing works, we propose a perfused heart model, and a 0D reduction allowing the cost-effective reproduction of a realistic cardiac cycle with perfusion mass and pressure. The model derived illustrates physiological phenomena inaccessible in former models, and with great clinical application potential, such as vasodilatation and coronary diseases.The integration of a porous compartment to represent the perfused myocardium within 3D models is more challenging. Relying on splitting time schemes established for fluid-structure interaction to model blood vessels, we propose a semi-implicit discretization of a general poromechanics formulation, satisfying a discrete energy balance. In order to illustrate and validate our approach, we reproduce in the finite element software FreeFem++ classical swelling and drainage 2D test cases, and we monitor the discrete energy balance.Finally, motivated by the study of spatial discretization aspects of our problem, we establish in a linear framework a conditional total convergence result. This enables us to propose a computational method easy to implement and presenting good stability results. FreeFem++ enables us again to validate our results, illustrating numerical pathologies associated with incompressibility, and their efficient treatment with the proposed strategies, first in a linear framework and then in a more general situation.

À l'ère de la numérisation, les données devient pas cher et facile à obtenir. Cela se traduit par de nombreux nouveaux problèmes d'optimisation avec de très grandes tailles. En particulier, pour le même genre de problèmes, le nombre de variables et de contraintes sont énormes. En outre, dans de nombreux paramètres d'application tels que ceux dans l'apprentissage de la machine, une solution précise est moins préférée que celles approximatives mais robustes. Il est un véritable défi pour les algorithmes traditionnels, qui sont utilisés pour bien travailler avec des problèmes de taille moyenne, pour faire face à ces nouvelles circonstances.Au lieu de développer des algorithmes qui évoluent bien à résoudre ces problèmes directement, une idée naturelle est de les transformer en problèmes de petite taille qui se rapporte fortement aux originaux. Étant donné que les nouvelles sont de tailles gérables, ils peuvent encore être résolus efficacement par des méthodes classiques. Les solutions obtenues par ces nouveaux problèmes, cependant, nous donner un aperçu des problèmes originaux. Dans cette thèse, nous allons exploiter l'idée ci-dessus pour résoudre certains problèmes de grande dimension optimisation. En particulier, nous appliquons une technique spéciale appelée projection aléatoire pour intégrer les données du problème dans les espaces de faible dimension, et de reformuler environ le problème de telle manière qu'il devient très facile à résoudre, mais capte toujours l'information la plus importante.Dans le chapitre 3, nous étudions les problèmes d'optimisation dans leurs formes de faisabilité. En particulier, nous étudions le problème que l'on appelle l'adhésion linéaire restreint. Cette classe contient de nombreux problèmes importants tels que la faisabilité linéaire et entier. Nous proposonsd'appliquer une projection aléatoire aux contraintes linéaires etnous voulons trouver des conditions sur T, de sorte que les deux problèmes de faisabilité sont équivalentes avec une forte probabilité.Dans le chapitre 4, nous continuons à étudier le problème ci-dessus dans le cas où l'ensemble restreint est un ensemble convexe. Nous établissons les relations entre les problèmes originaux et projetés sur la base du concept de la largeur gaussienne, qui est populaire dans la détection comprimé. En particulier, nous montrons que les deux problèmes sont équivalents avec une forte probabilité aussi longtemps que pour une projection aléatoire échantillonné à partir ensemble sous-gaussienne avec grande dimension suffisante (dépend de la largeur gaussienne).Dans le chapitre 5, nous étudions le problème de l'adhésion euclidienne:.. `` Étant donné un vecteur b et un euclidienne ensemble fermé X, décider si b est en Xor pas "Ceci est une généralisation du problème de l'appartenance linéaire restreinte précédemment considéré. Nous employons une gaussienne projection aléatoire T pour l'intégrer à la fois b et X dans un espace de dimension inférieure et étudier la version projetée correspondant. Lorsque X est fini ou dénombrable, en utilisant un argument simple, nous montrons que les deux problèmes sont équivalents presque sûrement quelle que soit la dimension projetée. Dans le cas où X peut être indénombrable, nous prouvons que les problèmes initiaux et prévus sont également équivalentes si la dimension d projetée est proportionnelle à une dimension intrinsèque de l'ensemble X. En particulier, nous employons la définition de doubler la dimension estimer la relation entre les deux problèmes.Dans le chapitre 6, nous proposons d'appliquer des projections aléatoires pour la zone de confiance sous-problème. Nous réduisons le nombre de variables en utilisant une projection aléatoire et prouver que des solutions optimales pour le nouveau problème sont en fait des solutions approchées de l'original. Ce résultat peut être utilisé dans le cadre de confiance-région pour étudier l'optimisation de boîte noire et l'optimisation des produits dérivés libre. / In the digitization age, data becomes cheap and easy to obtain. That results in many new optimization problems with extremely large sizes. In particular, for the same kind of problems, the numbers of variables and constraints are huge. Moreover, in many application settings such as those in Machine learning, an accurate solution is less preferred as approximate but robust ones. It is a real challenge for traditional algorithms, which are used to work well with average-size problems, to deal with these new circumstances.Instead of developing algorithms that scale up well to solve these problems directly, one natural idea is to transform them into small-size problems that strongly relates to the originals. Since the new ones are of manageable sizes, they can still be solved efficiently by classical methods. The solutions obtained by these new problems, however, will provide us insight into the original problems. In this thesis, we will exploit the above idea to solve some high-dimensional optimization problems. In particular, we apply a special technique called random projection to embed the problem data into low dimensional spaces, and approximately reformulate the problem in such a way that it becomes very easy to solve but still captures the most important information. Therefore, by solving the projected problem, we either obtain an approximate solution or an approximate objective value for the original problem.We will apply random projection to study a number of important optimization problems, including linear and integer programming (Chapter 3), convex optimization with linear constraints (Chapter 4), membership and approximate nearest neighbor (Chapter 5) and trust-region subproblems (Chapter 6).In Chapter 3, we study optimization problems in their feasibility forms. In particular, we study the so-called restricted linear membership problem. This class contains many important problems such as linear and integer feasibility. We proposeto apply a random projection to the linear constraints, andwe want to find conditions on T, so that the two feasibility problems are equivalent with high probability.In Chapter 4, we continue to study the above problem in the case the restricted set is a convex set. Under that assumption, we can define a tangent cone at some point with minimal squared error. We establish the relations between the original and projected problems based on the concept of Gaussian width, which is popular in compressed sensing. In particular, we prove thatthe two problems are equivalent with high probability as long as for some random projection sampled from sub-gaussian ensemble with large enough dimension (depends on the gaussian width).In Chapter 5, we study the Euclidean membership problem: ``Given a vector b and a Euclidean closed set X, decide whether b is in Xor not". This is a generalization of the restricted linear membership problem considered previously. We employ a Gaussian random projection T to embed both b and X into a lower dimension space and study the corresponding projected version: ``Decide whether Tb is in T(X) or not". When X is finite or countable, using a straightforward argument, we prove that the two problems are equivalent almost surely regardless the projected dimension. In the case when X may be uncountable, we prove that the original and projected problems are also equivalent if the projected dimension d is proportional to some intrinsic dimension of the set X. In particular, we employ the definition of doubling dimension estimate the relation between the two problems.In Chapter 6, we propose to apply random projections for the trust-region subproblem. We reduce the number of variables by using a random projection and prove that optimal solutions for the new problem are actually approximate solutions of the original. This result can be used in the trust-region framework to study black-box optimization and derivative-free optimization.

L’objectif principal de ce travail de thèse est de consolider et rendre opérationnelle l’extension du cadre multi-modèles et multi-échelles Arlequin à la modélisation et la simulation (par éléments finis) en élasto-dynamique, en faisant l’hypothèse de localisation des ondes hautes fréquences, tenant ainsi compte de phénomènes physiques dissipatifs divers.Parmi les applications visées par ces travaux, citons i) la propagation dans le sol d’ondes sismiques et leurs impacts sur des infrastructures critiques, ii) l’analyse multi-résolutions du comportement dynamique d’une structure impactée ou encore la propagation de fissures en dynamique dans des matériaux.Les contraintes que l’on s’impose dans ce travail sont doubles. La première est que l’on s’interdit de polluer la ou les zones critiques localisées. La seconde est que l’on souhaite aussi approcher le plus correctement possible le comportement des champs mécaniques dans les zones approchées plus grossièrement. Une étude de l’ensemble des paramètres Arlequin est menée. Des préconisations pratiques sont fournies, en étant étayées par des simulations 1D et une simulation 2D. Une attention toute particulière est portée à l’opérateur de couplage Arlequin en volume (dont on rappelle et souligne le caractère incontournable pour les problèmes de dynamique multi-échelle ; les couplages en surfaces étant inopérants, pour ces problèmes). Sur ce sujet, un des faits saillants de ces travaux de thèse est le développement d’un nouvel opérateur de couplage Arlequin réduit : tirant profit d’une représentation modale des champs de multiplicateurs de Lagrange, définis dans la zone de couplage, d’une notion de (1-epsilon) Compatibilité de modèles (initiée dans [Ben01b]) et du caractère multi-résolution des champs primaux du problème, dans la même zone de superposition Arlequin, cet opérateur permet de réduire considérablement les coûts des calculs des problèmes dynamiques multi-échelles abordés ici, par rapport à un couplage classique, tout en assurant des transmissions plus précises que celles données par deux autres méthodes de réduction, rappelées et mises en oeuvres dans cette thèse. Ces avantages sont étayés pour une barre élastique, en statique et en dynamique.Les approches développées sont utilisées et validées, par comparaison avec des résultats de la littérature, pour l’application phare de ce travail, consistant à simuler le comportement dynamique d’une structure fissurée, dans le cas d’une fissure fixe et celui d’une fissure propagative, en utilisant l’enrichissement par la fonction Level-Set à la X-Fem dans le modèle grossier et des éléments finis fins au voisinage du fond de fissure. / The main objective of this thesis work is to consolidate and make operational the extension of the multi-model and multi-scale Arlequin framework to modeling and simulation (using finite element) in elastodynamic, by making the hypothesis of localization of high frequency waves, thus taking into account various dissipative physical phenomena. Applications targeted by this work include i) ground propagation of seismic waves and their impact on critical infrastructures, ii) multi-resolution analysis of the dynamic behavior of an impacted structure or iii) the dynamic propagation of cracks.The constraints imposed on this work are twofold. The first is that one is prohibited from polluting the localized or critical areas. The second is that we also want to approach as accurately as possible the behavior of the mechanical fields in the coarsly approximated areas. A study of all dynamic Arlequin parameters is conducted. Practical recommendations are provided and supported by 1D and 2D simulations. Particular attention is paid to the volume Arlequin coupling operator (whose essential character for coupling in multi-scale dynamic problems is recalled and underlined; surface couplings being inoperative in this context). On this subject, one of the highlights of these thesis works is the development of a new reduced Arlequin coupling operator: taking advantage of a modal representation of the Lagrange multiplier fields defined in the coupling zone, a concept of (1- epsilon)-Compatibility of models (initiated in [Ben01b]) and the multi-resolution character of the overlayed primal fields, this operator makes it possible to reduce considerably the computational costs of the multiscale dynamic problem discussed here (when compared to a classical coupling) while ensuring transmissions more accurately than those given by two other reduction methods, recalled and implemented in this thesis. These benefits are supported by an elastic bar test, both in static and dynamic regimes.The developed approaches are used and validated, in comparison with results of the literature, for the flagship application of this work consisting of simulating the dynamic behavior of a cracked structure in the case of a fixed crack and that of a propagative crack using enrichment by the Level-Set function à la X-Fem in the coarse model and fine finite elements near the crack tip.

Nous proposons dans ce manuscrit une nouvelle méthode pour prendre en compte l’effet du gradient en Fretting-fatigue. Les champs mécaniques présents à proximité du front de contact sont décrits à travers des facteurs d’intensité non locaux. L’objectif est d’aboutir à une description du champ de vitesse sous la forme d’une somme de termes exprimés chacun comme le produit d’un facteur d’intensité (Is, Ia, Ic), qui dépend des chargements macroscopiques appliqués à l’ensemble et d’une fonction de forme (ds, da, dc), qui est liée à la géométrie locale du contact. Cette description est obtenue à travers un processus non intrusif de post-processing des résultats obtenus avec des calculs à éléments finis. De plus, elle a été pensée pour être implémentée dans un contexte industriel. En pratique, pour chaque chargement macroscopique et pour chaque géométrie, il est possible de calculer un ensemble de facteurs d’intensité non locaux qui permettent de décrire les champs mécaniques locaux près du front de contact. Cette description non locale a l’avantage d’être (i) indépendante de la géométrie du contact employé et (ii) utilisable dans des modèles à éléments finis utilisés dans l’industrie qui sont caractérisés par des maillages plus grossiers par rapport à ceux utilisés pour étudier le fretting-fatigue dans des milieux académiques. Une étude est menée pour vérifier que les facteurs d’intensité non locaux peuvent être utilisés pour transposer les résultats expérimentaux d’une géométrie à une autre. / In this manuscript a new method to describe the stress gradient effect in fretting-fatigue is proposed. It is based on the description of the mechanical fields arising close to the contact edges through nonlocal intensity factors. For this purpose, the kinetic field around the contact ends is partitioned into a summation of multiple terms, each one expressed as the product between intensity factors, Is, Ia, Ic, depending on the macroscopic loads applied to the mechanical assembly, and spatial reference fields, ds, da, dc, depending on the local geometry of the part. This description is obtained through nonintrusive post-processing of FE computation and is conceived in order to be easily implementable in the industrial context. As a matter of fact, for any given macroscopic load and geometry, a set of nonlocal intensity factors is computed that permits to characterize the mechanical fields close to the contact edges. Such nonlocal description has the advantage of being (i) geometry independent so that the nonlocal intensity factors can be used to compare laboratory test with real-scale industrial assembly, (ii) applicable to industrial FE models usually characterized by rougher meshes compared to the ones used to describe fretting-fatigue in the academic context. The procedure is applied to fretting-fatigue test data in order to verify whether the nonlocal intensity factors can be used to transpose experimental results to different contact geometries from the one in which they have been obtained.

Les phases de conception et de validation de pièces mécaniques nécessitent des outils de calculs rapides et fiables, permettant de faire des choix technologiques en un temps court. Dans ce cadre, il n'est pas possible de calculer la réponse exacte pour l'ensemble des configurations envisageables. Les métamodèles sont alors couramment utilisés mais nécessitent un grand nombre de réponses, notamment dans le cas où celles-ci sont non-linéaires. Une solution est alors d'exploiter plusieurs sources de données de qualité diverses pour générer un métamodèle multi-fidélité plus rapide à calculer pour une précision équivalente. Ces données multi-fidélité peuvent être extraites de modèles réduits.Les travaux présentés proposent une méthode de génération de métamodèles multi-fidélité pour l'optimisation de structures mécaniques par la mise en place d'une stratégie d'enrichissement adaptatif des informations sur la réponse de la structure, par utilisation de données issues d'un solveur LATIN-PGD permettant de générer des données de qualités adaptées, et d'accélérer le calcul par la réutilisation des données précédemment calculées. Un grand nombre de données basse-fidélité sont calculées avant un enrichissement intelligent par des données haute-fidélité.Ce manuscrit présente les contributions aux métamodèles multi-fidélité et deux approches de la méthode LATIN-PGD avec la mise en place d'une stratégie multi-paramétrique pour le réemploi des données précédemment calculées. Une implémentation parallèle des méthodes a permis de tester la méthode sur trois cas-tests, pour des gains pouvant aller jusqu'à 37x. / Engineering simulation provides the best design products by allowing many design options to be quickly explored and tested, but fast-time-to-results requirement remains a critical factor to meet aggressive time-to-market requirements. In this context, using high-fidelity direct resolution solver is not suitable for (virtual) charts generation for engineering design and optimization.Metamodels are commonly considered to explore design options without computing every possibility, but if the behavior is nonlinear, a large amount of data is still required. A possibility is to use further data sources to generate a multi-fidelity surrogate model by using model reduction. Model reduction techniques constitute one of the tools to bypass the limited calculation budget by seeking a solution to a problem on a reduced order basis (ROB).The purpose of the present work is an online method for generating a multi-fidelity metamodel nourished by calculating the quantity of interest from the basis generated on-the-fly with the LATIN-PGD framework for elasto-viscoplastic problems. Low-fidelity fields are obtained by stopping the solver before convergence, and high-fidelity information is obtained with converged solution. In addition, the solver ability to reuse information from previously calculated PGD basis is exploited.This manuscript presents the contributions to multi-fidelity metamodels and the LATIN-PGD method with the implementation of a multi-parametric strategy. This coupling strategy was tested on three test cases for calculation time savings of more than 37x.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Ce travail s'inscrit dans le cadre de recherche sur les maladies vectorielles de Lyme et Virus du Nil au sein de l'Agence de Santé Publique du Canada (ASPC) ayant pour finalité d'évaluer et de cartographier les risques sanitaires associés à ces maladies infectieuses liées au climat aux échelles municipales, provinciales et fédérale. Dans ce contexte, cette recherche vise à démontrer la faisabilité, la pertinence et les enjeux de recourir aux méthodes de réduction d'échelle pour obtenir à une haute résolution spatio-temporelle (100/30 m et 1 jour) avec au plus des marges d'erreur de 2 unités, des déterminants climatiques et microclimatiques (DCMC) en milieu hétérogène du Canada. Un cadre méthodologique d'application des méthodes de réduction d'échelle, Random Forest Regression (RFR), Thermal sharpening (TsHARP), Pixel block intensity modulation (PBIM), a été proposé pour estimer la température de surface (LST) de MODIS 1000 m à 100/30 m. Des expérimentations basées sur cette approche ont été effectuées sur trois sites au Québec à différentes époques. Les résultats, spatialement représentatifs, ont été validés avec les températures de l'air et celles prises par de Landsat 08 avec des marges d'erreur autour de 2°C. L'analyse des résultats démontre la capacité effective des méthodes de réduction d'échelle à discriminer la LST dans l'espace. Toutefois, dans le contexte du projet de l'ASPC, ces résultats sont non concluants à 100/30 m en l'absence d'une plus-value significative au plan spatial de LST. Cette analyse a conduit à discuter des enjeux temporels, spatiaux, méthodologiques et de gestion de gros volumes de données en lien avec la réduction d'échelle dans le contexte du projet. / This research is part of the Public Health Agency of Canada's (PHAC) research on Lyme and West Nile Virus vector-borne diseases, which aims to assess and map the health risks associated with these climate-related infectious diseases at the municipal, provincial and federal levels. In this context, this research aims to demonstrate the feasibility, relevance and challenges of using downscaling methods to obtain high spatial and temporal resolution (100/30 m and 1 day), with margins of error of no more than 2 units, of climatic and microclimatic determinants (CMDs) in a heterogeneous Canadian environment. A methodological framework for the application of downscaling methods, Random Forest Regression (RFR), Thermal sharpening (TsHARP), Pixel block intensity modulation (PBIM), has been proposed to estimate the surface temperature (LST) from MODIS 1000 m to 100/30 m. Experiments with our approach were carried out at three sites in Quebec at different times. The spatially representative results were validated with air and Landsat 08 temperatures with error margins around 2°C. The analysis of our results demonstrates the effective capacity of downscaling methods to discriminate LST in space. However, in the context of the ASPC project, these results are inconclusive at 100/30 m in the absence of a significant, expected increase in the spatial accuracy of LST. This analysis led to a discussion of the temporal, spatial, methodological and large data volume management issues related to downscaling in the context of the project.