16 Novembre – Soutenance de thèse - Ernesto Rodriguez Pila

10 h Amphi 4 - Bâtiment A10 (IUT Gradignan)

Contribution aux choix de modélisations prédictives et expérimentales pour la conception de structures multi-échelle sous incertitudes

La conception des structures multi-échelle s’appuie sur des modélisations expérimentales et prédictives. Pour accéder à des niveaux de précision élevés, ces modélisations reposent sur des campagnes expérimentales nombreuses et des développements prédictifs sophistiqués analytiques ou numériques. Ces développements intègrent des connaissances sur des paramètres définis aux différentes échelles de la structure et impliqués dans la caractérisation du comportement des structures. L’intégration de connaissances diminue l’incertitude sur les paramètres d’intérêt à l’échelle de la structure et impacte de façon significative le coût de modélisation des structures multi-échelle, facteur majeur du coût de conception. Le concepteur doit alors être en mesure de maîtriser la pertinence de l’intégration de connaissances pour la prédiction des grandeurs d’intérêt et son impact sur le coût de modélisation. Les recherches menées sont structurées autour du développement d’une méthodologie d’aide à la conception sous incertitudes permettant au concepteur de choisir des combinaisons de modèles prédictifs et expérimentaux, appelées chemins de modélisation, présentant des compromis différents entre le coût de modélisation et l’incertitude sur les paramètres d’intérêt.

Le travail s’est appuyé sur une représentation pyramidale des modélisations expérimentales et prédictives. Les incertitudes aléatoires et épistémiques liées aux matériaux, aux modèles ainsi qu’aux tolérances géométriques ont été agrégées et propagées dans la pyramide jusqu’aux grandeurs d’intérêt de la structure. Une méthode adaptative d’estimation du coût de modélisation, basée sur la logique floue, a été proposée. Le problème multi objectif visant à minimiser les incertitudes sur les paramètres d’intérêt et le coût de modélisation a été résolu au moyen d’un algorithme « NSGA-II » permettant l’identification de chemins optimisés robustes. Les travaux ont été appliqués au cas d’un réservoir composite épais destiné au stockage d’hydrogène. La méthodologie proposée a démontré qu’il était possible de rationaliser les modélisations expérimentales et prédictives menées pour obtenir la pression d’éclatement du réservoir avec une précision maîtrisée. Dans un second temps, la méthodologie a été utilisée pour obtenir des solutions de reconception sur des réservoirs présentant des volumes plus importants ou plus faibles et atteignant des pressions cibles différentes. Les chemins de modélisations robustes obtenus ont délivré des solutions de dimensionnement adaptées aux exigences de reconception présentant un coût de modélisation et un niveau d’incertitude maitrisés.

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