Analyse comparative de méthodes stochastiques et non stochastiques d'estimation des incertitudes sur des données simulées et expérimentales
Résumé
Les structures industrielles sont majoritairement des assemblages d’éléments ayant des géométries complexes et un comportement non-linéaire. En étudiant les systèmes mécaniques, les ingénieurs considèrent généralement que lesmodèles mathématiques sont déterministes et que les données d’entrée sont bien connues. Cependant, le retour expérimental montre que dans un grand nombre de cas, les paramètres du modèle liés à la géométrie, aux conditions aux limites et aux caractéristiques matériau ne peuvent être ni bien identifiées ni modélisées avec précision. Afin de prendre en compte toutes ces incertitudes et méconnaissances dans la modélisation numérique, beaucoup de méthodes stochastiques et non-stochastiques ont été développées. Le but de ce travail est de fournir des informations utiles aux ingénieurs sur la modélisation des incertitudes en mécanique des structures. Cela sera réalisé à travers une analyse comparative de méthodes peu intrusives utilisées dans un contexte industriel. Un intérêt particulier sera porté à la théorie des méconnaissances, une technique permettant de modéliser différentes sources d’incertitudes. Dans les cadres de faibles et fortes incertitudes (variations des paramètres incertains), l’application numérique de ces approches sera d’abord effectuée sur un assemblage académique simple, puis sur un assemblage représentatif d’une structure industrielle. On étudiera enfin l’assemblage de deux composants de la pompe constituant l’objet du projet FUI SICODYN. Ces différents cas d’étude aboutiront à une évaluation des méthodes comparées en terme de temps de calculs et qualité des résultats.