Dans ce travail, nous mettons en place une méthode fournissant des bornes à la fois garanties et précises de l'erreur de discrétisation commise sur des quantités locales lors de simulations numériques menées par la Méthode des Éléments Finis. On se focalise sur les problèmes de viscoélasticité linéaire décrits par variables internes. A partir d'une méthode générale développée au LMT Cachan, plusieurs optimisations sont abordées parmi lesquelles la prise en compte des effets d'histoire, le caractère non intrusif de la méthode ou l'estimation de l'erreur de modèle. La pertinence de la méthode est démontrée sur diverses applications numériques en 1D, 2D et 3D.

Dans l'industrie, l'objectif est de remplacer certains essais expérimentaux très coûteux par des simulations numériques. Cependant, peut-on faire confiance à la simulation numérique? C'est l'objet de la thématique de recherche appelée "vérification". Elle a pour but d'estimer l'erreur commise entre la solution du modèle mathématique et celle fournie par un modèle numérique. De plus, pour le dimensionnement de structures, l'ingénieur requiert que cet estimateur d'erreur soit garanti, c'est à dire qu'il majore l'erreur réelle, et qu'il soit pertinent, c'est à dire qu'il soit proche de l'erreur réelle. Les travaux présentés ici consistent tout d'abord à prouver la faisabilité de la méthode d'obtention de bornes garanties de l'erreur sur une quantité d'intérêt dans le cadre de la dynamique transitoire. Cette méthode est basée sur le concept d'erreur en relation de comportement et la résolution d'un problème adjoint. Dans un deuxième temps, différentes stratégies sont développées afin d'améliorer la pertinence de l'estimateur d'erreur locale. Enfin, cette méthode est étendue aux quantités d'intérêt ponctuelles. La difficulté majeure réside dans la résolution du problème adjoint dont le chargement est singulier. Pour cela, nous avons choisi de décomposer la solution en une partie analytique, déterminée à partir des fonctions de Green de dynamique, et d'une partie numérique, déterminée à l'aide de la méthode des éléments finis et d'un schéma d'intégration temporel. Tous ces aspects visant à mettre en place les premières bornes garanties et pertinentes de l'erreur sur une quantité d'intérêt en dynamique, sont illustrés et validés sur des exemples numériques en 2D.

Dans l'industrie, l'objectif est de remplacer certains essais expérimentaux très coûteux par des simulations numériques. Cependant, peut-on faire confiance à la simulation numérique? C'est l'objet de la thématique de recherche appelée “vérification”. Elle a pour but d'estimer l'erreur commise entre la solution du modèle mathématique et celle fournie par un modèle numérique. De plus, pour le dimensionnement de structures, l'ingénieur requiert que cet estimateur d'erreur soit garanti, c'est à dire qu'il majore l'erreur réelle, et qu'il soit pertinent, c'est à dire qu'il soit proche de l'erreur réelle. Les travaux présentés ici consistent tout d'abord à prouver la faisabilité de la méthode d'obtention de bornes garanties de l'erreur sur une quantité d'intérêt dans le cadre de la dynamique transitoire. Cette méthode est basée sur le concept d'erreur en relation de comportement et la résolution d'un problème adjoint. Dans un deuxième temps, différentes stratégies sont développées afin d'améliorer la pertinence de l'estimateur d'erreur locale. Enfin, cette méthode est étendue aux quantités d'intérêt ponctuelles. La difficulté majeure réside dans la résolution du problème adjoint dont le chargement est singulier. Pour cela, nous avons choisi de décomposer la solution en une partie analytique, déterminée à partir des fonctions de Green de dynamique, et d'une partie numérique, déterminée à l'aide de la méthode des éléments finis et d'un schéma d'intégration temporel. Tous ces aspects visant à mettre en place les premières bornes garanties et pertinentes de l'erreur sur une quantité d'intérêt en dynamique, sont illustrés et validés sur des exemples numériques en 2D. / Thanks to the development of computers and dedicated methods, more and more numerical computations are used in mechanical engineering to substitute expensive experiments. Nevertheless, one can wonder whether numerical results are reliable or not? Research domain called verification focus on this question. In verification, we aim at estimating the discretization error between the solution of a mathematical model and the solution of a numerical model. For robust design, the error estimator must be guaranteed i.e. it should overestimate the real error, and sharp i. e. it should be close to the real error. Within the framework of transient dynamics problems, we first deal with the feasibility of the method to obtain guaranteed bounds ofthe error on a quantity of interest. This method uses the concept of constitutive relation error and the resolution of an adjoint problem. Finally, it must be noted that admissible fields in dynamics need to be computed. Then, our objective is to perform techniques that improve the accuracy of the bounds. Lastly, an extension to pointwise quantities of interest is proposed. The main difficulty is the resolution of the adjoint problem whose loading is singular. Consequently, we choose to decompose the solution within an analytical part, determined from dynamical Green functions in infinite media and a residual part, determined numerically using the finite element method and a time integration scheme. In summary, this work intends to present and illustrate on 2D numerical examples the first guaranteed and sharp bounds of the error on a quantity of interest in transient dynamics.