Efficient simulation tools for real-time monitoring and control using model order reduction and data-driven techniques

Résumé : La simulation numérique, c'est-à-dire l'utilisation des ordinateurs pour exécuter un programme physique, est une partie importante du monde technologique actuel. Elle est nécessaire dans de nombreux domaines scientifiques et techniques pour étudier le comportement de systèmes dont les modèles mathématiques sont trop complexes pour fournir des solutions analytiques et elle rend possible l'évaluation virtuelle des réponses des systèmes (jumeaux virtuels). Cela réduit considérablement le nombre de tests expérimentaux nécessaires à la conception précise du système réel que le modèle numérique représente. Cependant, ces jumeaux virtuels, basés sur des méthodes classiques qui utilisent une représentation fine du système (ex. méthode des éléments finis), permettent rarement une rétroaction en temps réel, même dans un contexte de calcul haute performance, fonctionnant sur des plateformes puissantes. Dans ces circonstances, les performances en temps réel requises dans certaines applications sont compromises. En effet, les jumeaux virtuels sont statiques, c'est-à-dire qu'ils sont utilisés dans la conception de systèmes complexes et de leurs composants, mais on ne s'attend pas à ce qu'ils prennent en compte ou assimilent des données affin de définir des systèmes d'application dynamiques pilotés par les données. De plus, des écarts significatifs entre la réponse observée et celle prévue par le modèle sont généralement constatés en raison de l'imprécision des modèles employés, de la détermination des paramètres du modèle ou de leur évolution dans le temps. Dans cette thèse, nous proposons différentes méthodes pour résoudre ces handicaps affin d'effectuer une surveillance et un contrôle en temps réel. Dans la première partie, les techniques de Réduction de Modèles sont utilisées pour tenir compte des contraintes en temps réel; elles calculent une bonne approximation de la solution en simplifiant la procédure de résolution plutôt que le modèle. La précision de la solution n'est pas compromise et des simulations e-caces peuvent être réalisées (jumeaux numériquex). Dans la deuxième partie, la modélisation pilotée par les données est utilisée pour combler l'écart entre la solution paramétrique calculée, en utilisant des techniques de réduction de modèles non intrusives, et les champs mesurés, affin de rendre possibles des systèmes d'application dynamiques basés sur les données (jumeaux hybrides).
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02449724
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mercredi 22 janvier 2020 - 18:19:17
Dernière modification le : lundi 3 février 2020 - 15:25:11

Fichier

G_QUARANTA.pdf
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02449724, version 1

Collections

Citation

Giacomo Quaranta. Efficient simulation tools for real-time monitoring and control using model order reduction and data-driven techniques. Mechanical engineering [physics.class-ph]. École centrale de Nantes; Universitat politécnica de Catalunya, 2019. English. ⟨NNT : 2019ECDN0020⟩. ⟨tel-02449724⟩

Partager

Métriques

Consultations de la notice

132

Téléchargements de fichiers

29