En termes de prévention du risque associé aux séismes, la prédiction quantitative des phénomènes de propagation et d'amplification des ondes sismiques dans des structures géologiques complexes devient essentielle. Dans ce domaine, la simulation numérique est prépondérante et l'exploitation efficace des techniques de calcul haute performance permet d'envisager les modélisations à grande échelle nécessaires dans le domaine du risque sismique. Plusieurs évolutions récentes au niveau de l'architecture des machines parallèles nécessitent l'adaptation des algorithmes classiques utilisées pour la modélisation sismique. En effet, l'augmentation de la puissance des processeurs se traduit maintenant principalement par un nombre croissant de coeurs de calcul et les puces multicoeurs sont maintenant à la base de la majorité des architectures multiprocesseurs. Ce changement correspond également à une plus grande complexité au niveau de l'organisation physique de la mémoire qui s'articule généralement autour d'une architecture NUMA (Non Uniform Memory Access pour accès mémoire non uniforme)~de profondeur importante. Les contributions de cette thèse se situent à la fois au niveau algorithmique et numérique mais abordent également l'articulation avec les supports d'exécution optimisés pour les architectures multicoeurs. Les solutions retenues sont validées à grande échelle en considérant deux exemples de modélisation sismique. Le premier cas se situe dans la préfecture de Niigata-Chuetsu au Japon (événement du 16 juillet 2007) et repose sur la méthode des différences finies. Le deuxième exemple met en oeuvre la méthode des éléments finis. Un séisme hypothétique dans la région de Nice est modélisé en tenant compte du comportement non linéaire du sol.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00580411 |
| Date | 13 December 2010 |
| Creators | Dupros, Fabrice |
| Publisher | Université Sciences et Technologies - Bordeaux I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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