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Vers la réduction automatisée des modèles numériques multiéchelles pour la simulation en ligne. (copie 3)
30.01.2020


Pierre Kerfriden (CdM, MINES Paristech)




L'ingénierie des matériaux et des structures a été transformée en profondeur par la généralisation de simulation numérique. Grâce à l’avancée des outils de calcul scientifique, la rupture des matériaux peut être prédite de manière fiable par des modèles multi-échelles, en conjonction avec des méthodes de résolution numérique haute-performance. Cependant, ces simulations coûteuses restent limitées à l'expérience virtuelle unitaire. Les applications modernes comme le contrôle en temps réel ou la conception interactive requièrent des vitesses d'exécution et des niveaux de stabilité des modèles qui restent hors de portée. Le potentiel des simulations mécaniques haute-fidélité ne pourra être réalisé que par le développement d'une nouvelle génération d'outils numériques chargés de réduire les coûts de calculs associés aux modèles numériques fins de manière drastique. Dans cet exposé, je propose de présenter certains résultats des activités de recherche que j’ai mené à l’Université de Cardiff durant les dix dernières années sur la réduction et l’adaptation de modèles multiéchelles. J’introduirai également des activités innovantes que je mène actuellement sur le développement de méthodes d’apprentissage automatique probabiliste pour la réduction « à-la-volée » de modèles multiéchelles.








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