Prise en compte de la variabilité dans le calcul de structures avec contact

par Jérémie Bellec

Thèse de doctorat en Mécanique. Génie mécanique. Génie civil

Sous la direction de Pierre Ladevèze.

Soutenue en 2008

à Cachan, Ecole normale supérieure .


  • Résumé

    L'objectif de ce travail est la représentation et la propagation de variabilités dues aux incertitudes dans lescalculs d'assemblages complexes. Nous avons donc commencé par distinguer les différents types de paramètresvariables à modéliser et par répertorier un certain nombre de moyens permettant d'obtenir des informationsstatistiques sur ceux-ci. Nous avons ensuite fait une étude bibliographique des différentes méthodes de calculpermettant de traiter ces incertitudes avec une attention particulière pour les méthodes probabilistes dites nonintrusives que nous avons testé sur un exemple simple. La disparité des résultats obtenus nous à amener à définir unestimateur d'erreur dans le cadre stochastique permettant de quantifier la qualité des modèles utilisés. A partir de cetestimateur, nous avons définit deux indicateurs heuristiques spécifiques permettant de distinguer la part de l'erreurdue à l'approximation stochastique de celle due à l'approximation géométrique. Ces outils ont ensuite permis dedéfinir une technique de calcul adaptative pour les problèmes stochastiques que nous avons appliqué sur un problèmecomplexe proposé par SNECMA.

  • Titre traduit

    Robust computation for stochastic problems with contact


  • Résumé

    The aim of this work is to take into account variabilities and random phenomena on complex nonlinear structure computation. We first discuss on the important families of uncertain parameters and the different ways of getting statistical informations upon them. Then we have listed many studies dealing with the formulation of powerful techniques adapted to solve random problems, with a particular focus on “non intrusive” methods. Our tests on contact problems using these “non intrusive” methods have shown that results can badly represent the solution if not enough care is given to the control of computations. That leads us to the necessity of building an error estimator for stochastic problems in order to quantify the model quality. To go forward, we also defined two specific error indicators in order to identify the contribution of the error due to the stochastic approximation and the contribution due to the geometric approximation. At last, these specific indicators have been used to build an adaptive method dedicated to stochastic studies. This method have been tested on a complex problem proposed by SNECMA.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (145 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 141-145

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : École normale supérieure. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THE BEL (Salle de réf.)
  • Bibliothèque : École normale supérieure. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : CTLes / THE BEL
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.