Sur la modélisation expérimentale en mécanique : précision, optimisation et applications industrielles

par Bruno Soulier

Thèse de doctorat en Mécanique, génie mécanique, génie civil

Sous la direction de Jean Pierre Pelle.

Soutenue en 1994

à Cachan, Ecole normale supérieure .


  • Résumé

    ADans le domaine de la mécanique, en l'absence de modèles et de connaissances précises sur un phénomène physique, les activités de recherche et développement incluent très souvent des études expérimentales. Les applications sont nombreuses, aussi bien pour la mise au point que pour l'optimisation de procédés de fabrication et de produits. Dans ces différentes applications, l'expérimentation est motivée par l'obtention d'un modèle, tiré d'un nombre limité d'expériences, qui permet d'effectuer des prédictions ou une optimisation à l'intérieur du domaine expérimental. L'approche phénoménologique que nous présentons consiste à construire un modèle où, en entrée interviennent des facteurs contrôlés et maîtrisables supposés influents, et en sortie des réponses caractéristiques des phénomènes physiques étudiés. Nous étudions et mettons en oeuvre différentes méthodes issues de recherches en statistique (régression multilinéaire, approche bayésienne) et en intelligence artificielle (techniques d'apprentissage) qui permettent d'obtenir une modélisation du phénomène physique sur l'ensemble du domaine expérimental. Notre étude a pour objectif de minimiser l'influence des points d'essais sur la qualité et la précision de la modélisation expérimentale. La technique des plans d'expériences, en tant que technique de conduite et de campagne d'essais, fondée sur l'optimisation des techniques de régression linéaire, permet d'adopter une démarche formelle dans la définition des essais, et d'apprécier la confiance à accorder aux résultats. Nous avons développé un outil de conduite d'essais par plans d'expériences, construit autour d'une structure de données orientée objet, utilisant des techniques de programmation de l'intelligence artificielle, qui permet de construire des plans d'expériences orthogonaux et D-optimaux pouvant intégrer des essais existants et prendre en compte des contraintes sur le domaine d'etude, effectuer une analyse statistique et interpréter les résultats expérimentaux à l'aide d'outils graphiques. Cet outil prend en compte des outils statistiques dans le but d'estimer le degré de confiance et de précision de la modélisation expérimentale.

  • Titre traduit

    On the experimental modelling in the mechanical field : accuracy, optimization and industrial applications


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  • Détails : 1 vol. (217 p.)
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