Méthode de simulation appropriée aux systèmes complexes : preuve de concept auto-adaptative et auto-apprenante appliquée aux transferts thermiques

par Christophe Spiesser

Thèse de doctorat en Energétique et transferts

Sous la direction de Jean-Jacques Bézian.

Soutenue le 20-06-2017

à l'Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux , dans le cadre de École Doctorale Mécanique, Énergétique, Génie civil et Procédés (Toulouse) , en partenariat avec Centre de recherche d'Albi en génie des procédés des solides divisés, de l'énergie et de l'environnement (laboratoire) et de Centre de recherche d'Albi en génie des procédés des solides divisés- de l'énergie et de l'environnement / RAPSODEE (laboratoire) .

Le président du jury était Bernard Baudoin.

Le jury était composé de Jean-Jacques Bézian, Cyril Caliot, Christophe Ménézo, Belkacem Zeghmati.

Les rapporteurs étaient Cyril Caliot, Christophe Ménézo.


  • Résumé

    L’augmentation de la puissance informatique disponible permet aux ingénieurs et designers d’aborder par simulation des problèmes de plus en plus complexes (multi-physiques, multi-échelles, géométries intriquées ...). Dans ce contexte, les quadratures à base de discrétisation (FDM, FEM, FVM) montrent leur limite : le besoin d’un grand nombre de sous-domaines qui implique des coûts RAM et CPU prohibitifs. La méthode de Monte-Carlo apparaît plus appropriée, mais son utilisation est verrouillée par la difficulté de générer des modèles probabilistes de systèmes complexes. Pour surpasser ceci, une approche systémique est proposée et implémentée pour créer une preuve de concept appliquée à la simulation des transferts thermiques couplés. Après une étape de validation vis-à-vis de solutions analytiques, l’outil est employé; sur des cas d’illustration (transferts thermiques au sein de bâtiments et dans une centrale solaire) pour étudier ses capacités. L’approche mise en œuvre présente un comportement particulièrement avantageux pour la simulation de systèmes complexes : son temps de calcul ne dépend que des parties influentes du problème. De plus, elles sont automatiquement identifiées, même en présence de géométries étendues ou intriquées, ce qui rend les simulations auto-adaptatives. Par ailleurs, ses performances de calcul ne sont pas corrélées avec le rapport d’échelle caractérisant le système simulé. Ceci en fait une approche douée d’une remarquable capacité à traiter les problèmes à la fois multi-physiques et multi-échelles. En parallèle de l’estimation d’une observable par des chemins d’exploration, l’outil analyse également ces derniers de manière statistique. Ceci lui permet de générer un modèle prédictif réduit de l’observable, procurant ainsi une capacité d’auto-apprentissage à la simulation. Son utilisation peut améliorer les processus d’optimisation et de contrôle-commande, ou simplifier les mesures par méthodes inverses. De plus, elle a aussi permis de mener une analyse par propagation d’incertitudes, affectant les conditions aux frontières, vers l’observable. Enfin, une démonstration d’optimisation, utilisant des modèles réduits générés, a été réalisée.

  • Titre traduit

    Suitable method for complex systems simulation : self-adaptive and self-learning proof-of-concept applied to coupled heat transfer


  • Résumé

    As computing power increases, engineers and designers tackle increasingly complex problems using simulation (multiphysics, multiscale, intricated geometries ...). In this context, discretization-based quadratures (FDM, FEM, FVM) show their limit: the need of a great number of sub-domains which induces prohibitive consumption of RAM and CPU power. The Monte Carlo method appears to be more appropriate, but the difficulty to build probabilistic models of complex systems forms a bottleneck. A systemic approach is proposed to alleviate it and is implemented to create a proof-of-concept dedicated to the coupled heat transfer simulation. After a successful validation step against analytical solutions, this tool is applied to illustrative cases (emulating heat transfer in buildings and in solar heating systems) in order to study its simulation capabilities.This approach presents a major beneficial behavior for complex systems simulation: the computation time only depends on the influential parts of the problem. These parts are automatically identified, even in intricate or extensive geometries, which makes the simulation self-adaptive. In addition, the computational performance and the system scale ratio are completely uncorrelated. Consequently, this approach shows an exceptional capacity to tackle multiphysics and multiscale problems. Each temperature is estimated using exploration paths. By statistically analyzing these paths during the process, the tool is able to generate a reduced predictive model of this physical quantity, which is bringing a self-learning capacity to the simulation. Its use can significantly improve optimization and control of processes, or simplify inverse measurements. Furthermore, based on this model, an uncertainty propagation analysis has been performed. It quantifies the effect of uncertainties affecting boundary conditions on the temperature. Finally a Particle Swarm Optimization (PSO) process, based on simulations done by the framework, is successfully carried out.


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