L'objectif de cette thèse est de concevoir des méthodes de décomposition de domaine qui sont robustes même pour les problèmes difficiles auxquels on est confronté lorsqu'on simule des objets industriels ou qui existent dans la nature. Par exemple une difficulté à laquelle est confronté Michelin et que les pneus sont constitués de matériaux avec des lois de comportement très différentes (caoutchouc et acier). Ceci induit un ralentissement de la convergence des méthodes de décomposition de domaine classiques dès que la partition en sous domaines ne tient pas compte des hétérogénéités. Pour trois méthodes de décomposition de domaine (Schwarz Additif, BDD et FETI) nous avons prouvé qu¿en résolvant des problèmes aux valeurs propres généralisés dans chacun des sous domaines on peut identifier automatiquement quels sont les modes responsables de la convergence lente. En d¿autres termes on divise le problème de départ en deux : une partie où on peut montrer que la méthode de décomposition de domaine va converger et une seconde où on ne peut pas. L¿idée finale est d¿appliquer des projections pour résoudre ces deux problèmes indépendemment (c¿est la déflation) : au premier on applique la méthode de décomposition de domaine et sur le second (qu¿on appelle le problème grossier) on utilise un solveur direct qu¿on sait être robuste. Nous garantissons théorétiquement que le solveur à deux niveaux qui résulte de ces choix est robuste. Un autre atout de nos algorithmes est qu¿il peuvent être implémentés en boite noire ce qui veut dire que les matériaux hétérogènes ne sont qu¿un exemple des difficultés qu¿ils peuvent contourner
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00958252 |
| Date | 22 January 2014 |
| Creators | Spillane, Nicole |
| Publisher | Université Pierre et Marie Curie - Paris VI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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