Identification des forces stochastiques appliquées à un système dynamique non linéaire en utilisant un modèle numérique incertain et des réponses expérimentales

par Anas Batou

Thèse de doctorat en Mécanique

Sous la direction de Christian Soize.

Soutenue le 18-12-2008

à Paris Est , dans le cadre de Matériaux, Ouvrages, Durabilité, Environnement et Structures , en partenariat avec Laboratoire de Modélisation et Simulation Multi-Echelle (MSME) (laboratoire) et de Equipe de Mécanique (équipe de recherche) .

Le président du jury était Denis Aubry.

Le jury était composé de Denis Aubry, Laurent Billet, Claude Blanzé, Claude-Henri Lamarque, Christian Soize.

Les rapporteurs étaient Claude Blanzé, Claude-Henri Lamarque.


  • Résumé

    Ces travaux ont été développés dans le contexte de l'analyse vibratoire des assemblages combustibles. Ce type de structure est très complexe et a, du fait de sa géométrie, une très forte densité modale. Ainsi, afin de calculer la réponse d'une telle structure, une modélisation simplifiée est préférable. L'objectif est d'identifier des forces stochastiques induites par l'écoulement en utilisant un modèle numérique incertain et des réponses expérimentales. Pour ce problème, 4 sources d'incertitudes sont à prendre en considération : (1) Les incertitudes de modèle induites par les simplifications du modèle. (2) Les incertitudes sur les forces induites par les fluctuations statistiques de la pression turbulent. (3) Les incertitudes concernant la modélisation des forces stochastiques. (4) Les incertitudes induites par les erreurs de mesures. Les forces stochastiques ainsi identifiées sont appliquées sur le modèle simplifié stochastique pour calculer des statistiques sur les quantités d'intérêt

  • Titre traduit

    Identification of stochastic forces applied to a non-linear dynamical system using an uncertain computational model and experimental responses


  • Résumé

    The present research has been developed in the context of the dynamical analysis of fuels assemblies which is a very complex nonlinear dynamical systems due to the high modal density of such a structure. Therefore, the computational model has to be simplified. The objective of this research is to identify stochastic forces induced by the turbulent fluid which are applied to the structure, using an uncertain stochastic simplified computational model and experimental responses. In this problem, there are four sources of uncertainties : (1) The model uncertainties induced by the simplifications in the model. (2) The uncertainties on the loads induced by the statistical fluctuations of the applied turbulent pressure. (3) The uncertainties concerning the model of the stochastic loads. (4) The uncertainties induced by measurement. The identified stochastic loads and the stochastic simplified computational model are then used to construct statistics on quantities of interest


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