Développement d'une stratégie optimale pour l'identification de paramètres de modèles complexes basée sur la corrélation d'images numériques et l'analyse d'erreur

par Hai nam Nguyen

Projet de thèse en Mécanique des matériaux

Sous la direction de Ludovic Chamoin et de Cuong Ha Minh.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences Mécaniques et Energétiques, Matériaux et Géosciences (Cachan, Val-de-Marne ; 2015-....) , en partenariat avec LMT - Laboratoire de mécanique et de technologie (laboratoire) et de École normale supérieure Paris-Saclay (Cachan, Val-de-Marne) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 20-07-2017 .


  • Résumé

    Développement d'une stratégie optimale pour l'identification de paramètres de modèles complexes basée sur la corrélation d'images numériques et l'analyse d'erreur La thèse s'inscrit dans le cadre de l'identification de paramètres matériau à partir des nouvelles techniques expérimentales avancées basées sur la corrélation d'image (DIC). Dans ce contexte, la simulation numérique joue un rôle déterminant car la méthode des éléments finis est utilisée conjointement aux mesures expérimentales pour mener l'identification, notamment dans les approches intégrées (I-DIC). L'objectif de la thèse est d'étudier et d'optimiser le processus d'identification en mettant en relation les sources d'erreur présentes: 1) bruit de mesure lié notamment à la résolution de l'image; 2) erreur numérique liée à l'utilisation de maillages dans la simulation numérique (erreur de discrétisation). Ainsi, on cherche à construire des maillages dont la qualité est liée à celle des mesures, avec un niveau semblable d'erreur, et qui sont dédiés aux paramètres qu'on souhaite recaler. Pour cela, on utilisera pendant la thèse les outils de contrôle des calculs développés au laboratoire depuis de nombreuses années, pour les modèles linéaires et non-linéaires, en particulier ceux permettant de contrôler l'erreur sur des quantités d'intérêt. On vise donc à aboutir à une vision adaptative du maillage, permise par la prise en compte de maillages non-structurés dans DIC, dans laquelle le coût et la précision de la méthode numérique sont pilotés par la qualité des mesures. A l'inverse, pour un maillage donné, on souhaite mettre en place un filtrage des données pour apporter de la cohérence dans les niveaux des sources d'erreur. L'approche proposée sera dans un premier temps validée sur des exemples simples (avec des modèles d'élasticité linéaire) avant d'être appliquée sur des modèles matériau plus complexes, en particulier pour l'identification du comportement de dégradation des matériaux composites

  • Titre traduit

    Development of an optimal identification strategy for complex model parameters based on Digital Image Correlation and error analysis


  • Résumé

    Development of an optimal identification strategy for complex model parameters based on Digital Image Correlation and error analysis The PhD work deals with the identification of material parameters from new advanced experimental techniques based on Digital Image Correlation (DIC). In this framework, numerical simulation has a major role as FE computations are performed in parallel to the acquisition of experimental data in order to perform the identification process, especially in integrated approaches (I-DIC). The goal of the PhD proposal is to study and optimize the identification strategy by linking the error sources which occur in the process: 1) experimental noise mainly related to the resolution of the images; 2) numerical error due to the use of meshes to perform numerical simulations (discretization error). Therefore, we wish to design meshes with quality governed by measurements, with similar error levels, and which are dedicated to the parameters to be identified. For this purpose, we will use the verification tools developed in the lab for many years, for linear and nonlinear models, and in particular those enabling the control of error on specific quantities of interest (goal-oriented approach). We aim at setting up an adaptive procedure, allowed by the possibility to use unstructured meshes in DIC, in which cost and accuracy of the numerical method are governed the quality of measurements. On the other hand, for a given mesh, we wish to set up data filtering in order to bring coherence between error levels. The proposed approach will be first validated on simples examples (with linear elasticity models) before being applied on more complex material models, in particular for identifying the degradation behavior of composite materials.