Regularisation en identification de structures et fiabilite des modeles

Regularisation in structure identification and models reliability

• Auteur / Autrice : LAETITIA SANSEIGNE
• Direction : Gérard Lallement
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance en 1997
• Etablissement(s) : Besançon

Résumé

Les travaux developpes dans ce memoire ont pour objet de contribuer a l'elaboration de modeles mathematiques fiables permettant de decrire le comportement des structures mecaniques avec une precision suffisante. La premiere partie du memoire est consacree aux problemes lies a la grande dimensionnalite du probleme d'identification parametrique. Le grand nombre de parametres a corriger et le manque de donnees experimentales exploitees pour le recalage, qui se traduisent par un mauvais conditionnement des equations d'estimation, ne garantissent pas l'unicite et la stabilite de la solution. Deux methodes dites de regularisation sont proposees. L'etude consiste, dans un premier temps, a enrichir l'espace de connaissance par introduction de nouvelles donnees experimentales dans la procedure de recalage utilisant la sensibilite des solutions propres. Ces quantites sont obtenues a partir d'essais sur la structure excitee par la base, essais specifiques pratiques en aeronautique. L'objectif de la seconde methode est de localiser les regions du modele presentant des defauts dominants de modelisation. Cette approche, formulee dans le domaine frequentiel repose sur l'existence de forces d'excitation permettant d'obtenir des reponses sensibilisantes ou non sensibilisantes pour les zones erronees du modele. La deuxieme partie du memoire concerne la phase d'evaluation de la qualite des modeles analytiques construits. Cette analyse est justifiee dans la mesure ou des decisions concernant la conception, l'optimisation ou la securite du systeme sont prises a partir de simulations sur un modele mathematique et du fait que ces decisions peuvent etre affectees par les incertitudes relatives a la valeur des parametres du modele et l'environnement dynamique du systeme. L'etude de la fiabilite des modeles est formulee en terme de robustesse des decisions basees sur les predictions du modele, et cela par rapport aux incertitudes probables. La procedure proposee exploite les modeles convexes pour caracteriser les incertitudes et permet de determiner les limites de validite du modele en fonction de l'utilisation envisagee.