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Modèles éléments-finis mixtes réduits pour l'optimisation en dynamique des structures

L’utilisation de structures fines est croissante dans bon nombre d’industries. En ce sens, leur représentation mécanique et optimisation est un enjeu majeur de la recherche actuelle. De façon classique, l’optimisation s’effectue avec un critère de contrainte, obtenue à partir d’une modélisation éléments-finis en déplacements. L’idée de ces travaux est de construire un modèle éléments-finis mixte déplacements-contraintes et de développer des méthodes de réduction adaptées, de façon à améliorer l’efficacité des méthodes d’optimisation existantes. On construit d’une part deux modèles élément-finis mixtes déplacements-contraintes généralisées, pour des analyses dynamiques de structures “plaque” fines et épaisses. Ces derniers présentent l’avantage de donner des résultats identiques aux modèles classiques en déplacements, avec un meilleur temps de reconstruction des champs de contraintes. Cependant, ils s’avèrent être délicats pour plusieurs raisons : la taille des matrices associées, la difficulté de faire une analyse modale rapide, et un temps d’assemblage accru. C’est la raison pour laquelle nous développons par la suite des méthodes de sous-structuration et de double synthèse modale spécifiquement dédiées aux modèles mixtes. L’idée est d’utiliser des bases modales tirées du modèle équivalent en déplacements pour composer une nouvelle base mixte réduite. Dix méthodes sont implémentées, basées sur des modes encastrés, libres et de branche, parmi lesquelles certaines s’avèrent très efficaces pour réduire le nombre de degrés de liberté du système mixte, sans passer par ses modes propres. Enfin, nous intégrons les modèles mixtes sous-structurés sous forme de super- éléments mixtes dans un algorithme génétique, dans le but de mener une optimisation multi-objectif de structures “plaque” académiques sous chargement dynamique, avec critères de contrainte et paramètres d’épaisseur. Les modèles précédemment définis sont ainsi paramétrés en épaisseur, et ne nécessitent plus d’être ré-assemblés pour chaque configuration. Nous disposons désormais d’un modèle mixte “plaque”, qui conserve les avantages d’un accès direct aux contraintes, tout en étant affranchi de sa taille importante par le biais des méthodes de réduction, et de son assemblage grâce au paramétrage. Il en résulte des modèles mécaniques originaux et efficaces, permettant de réduire les coûts de calcul des algorithmes d’optimisation classiques. Ce type de méthode, couplé à de puissants algorithmes génétiques, permet d’avoir une bonne vue d’ensemble des solutions optimales, et laissent augurer des perspectives intéressantes pour une utilisation industrielle. / The use of thin structures is increasing in many industries. Their mechanical representation and optimization is therefore a major challenge in modern research. Usually, the optimization is done with a stress criterion which is determined through displacements finite-element model. The idea of this work is to build a mixed displacements-stresses finite-element model and to develop adapted reduction procedures, in order to improve the efficiency of existing optimization methods. On the one hand, we build two mixed displacements-generalized stresses finite element models, for thin and thick dynamic plate structures analysis. They afford the advantage of giving identical results as classical displacements models with a better computational time to re-build the stress fields. Nevertheless, they turn out to be tricky for some reasons : the bigger matrices size, the difficulty of modal analysis and an assembling time higher. That is the reason why we develop afterwards some sub-structuring methods and double modal synthesis specifically dedicated to mixed models. The idea is to use modal basis taken from the equivalent displacement model so as to build a new mixed reduced basis. Ten methods are implemented, based on fixed modes, free modes, and branch modes. Some of them turn out to be very efficient to drastically reduce the amount of degrees of freedom of the mixed model, without using its eigenmodes. Finally, we embed the sub-structured mixed model in the form of Mixed Super- Element in a genetic algorithm, with the aim of conducting a multi-objective optimization of academic plate structures under dynamic loads, with stresses criterion and thicknesses parameters. The models previously defined are configured with thicknesses as parameters, and therefore don’t need to be re-assembled for each configuration. We now dispose of a powerful thickness-parametrized mixed reduced plate finite element model : it keeps the advantages of an easy access to the stresses and is free of its important size thanks to the reduction method and of its assembling thanks to the parametrization. The result is an original and efficient mechanical model that reduces the computational cost of classical optimization algorithms. That type of model, coupled with powerful genetic algorithms, permits a global optimization with a good overview of the solutions and promises interesting perspectives for industrial uses.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2015ECDL0036
Date17 November 2015
CreatorsGarambois, Pierre
ContributorsEcully, Ecole centrale de Lyon, Jézéquel, Louis, Besset, Sébastien
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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