Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorAzaïez, Mejdi
dc.contributor.advisorChacón Rebollo, Tomás
dc.contributor.authorLESTANDI, Lucas
dc.contributor.otherAzaïez, Mejdi
dc.contributor.otherChacón Rebollo, Tomás
dc.contributor.otherMieussens, Luc
dc.contributor.otherRozza, Gianluigi
dc.contributor.otherCueto, Elias
dc.contributor.otherBéringhier, Marianne
dc.contributor.otherRubino, Samuele
dc.contributor.otherSengupta, Tapan Kumar
dc.date2018-10-16
dc.identifier.urihttp://www.theses.fr/2018BORD0186/abes
dc.identifier.urihttps://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01947210
dc.identifier.nnt2018BORD0186
dc.description.abstractLes dernières décennies ont donné lieux à d'énormes progrès dans la simulation numérique des phénomènes physiques. D'une part grâce au raffinement des méthodes de discrétisation des équations aux dérivées partielles. Et d'autre part grâce à l'explosion de la puissance de calcul disponible. Pourtant, de nombreux problèmes soulevés en ingénierie tels que les simulations multi-physiques, les problèmes d'optimisation et de contrôle restent souvent hors de portée. Le dénominateur commun de ces problèmes est le fléau des dimensions. Un simple problème tridimensionnel requiert des centaines de millions de points de discrétisation auxquels il faut souvent ajouter des milliers de pas de temps pour capturer des dynamiques complexes. L'avènement des supercalculateurs permet de générer des simulations de plus en plus fines au prix de données gigantesques qui sont régulièrement de l'ordre du pétaoctet. Malgré tout, cela n'autorise pas une résolution ``exacte'' des problèmes requérant l'utilisation de plusieurs paramètres. L'une des voies envisagées pour résoudre ces difficultés est de proposer des représentations ne souffrant plus du fléau de la dimension. Ces représentations que l'on appelle séparées sont en fait un changement de paradigme. Elles vont convertir des objets tensoriels dont la croissance est exponentielle n^d en fonction du nombre de dimensions d en une représentation approchée dont la taille est linéaire en d. Pour le traitement des données tensorielles, une vaste littérature a émergé ces dernières années dans le domaine des mathématiques appliquées.Afin de faciliter leurs utilisations dans la communauté des mécaniciens et en particulier pour la simulation en mécanique des fluides, ce manuscrit présente dans un vocabulaire rigoureux mais accessible les formats de représentation des tenseurs et propose une étude détaillée des algorithmes de décomposition de données qui y sont associées. L'accent est porté sur l'utilisation de ces méthodes, aussi la bibliothèque de calcul texttt{pydecomp} développée est utilisée pour comparer l'efficacité de ces méthodes sur un ensemble de cas qui se veut représentatif. La seconde partie de ce manuscrit met en avant l'étude de l'écoulement dans une cavité entraînée à haut nombre de Reynolds. Cet écoulement propose une physique très riche (séquence de bifurcation de Hopf) qui doit être étudiée en amont de la construction de modèle réduit. Cette étude est enrichie par l'utilisation de la décomposition orthogonale aux valeurs propres (POD). Enfin une approche de construction "physique", qui diffère notablement des développements récents pour les modèles d'ordre réduit, est proposée. La connaissance détaillée de l'écoulement permet de construire un modèle réduit simple basé sur la mise à l'échelle des fréquences d'oscillation (time-scaling) et des techniques d'interpolation classiques (Lagrange,..).
dc.description.abstractEnNumerical simulation has experienced tremendous improvements in the last decadesdriven by massive growth of computing power. Exascale computing has beenachieved this year and will allow solving ever more complex problems. But suchlarge systems produce colossal amounts of data which leads to its own difficulties. Moreover, many engineering problems such as multiphysics or optimisation andcontrol, require far more power that any computer architecture could achievewithin the current scientific computing paradigm. In this thesis, we proposeto shift the paradigm in order to break the curse of dimensionality byintroducing decomposition and building reduced order models (ROM) for complexfluid flows.This manuscript is organized into two parts. The first one proposes an extendedreview of data reduction techniques and intends to bridge between appliedmathematics community and the computational mechanics one. Thus, foundingbivariate separation is studied, including discussions on the equivalence ofproper orthogonal decomposition (POD, continuous framework) and singular valuedecomposition (SVD, discrete matrices). Then a wide review of tensor formats andtheir approximation is proposed. Such work has already been provided in theliterature but either on separate papers or into a purely applied mathematicsframework. Here, we offer to the data enthusiast scientist a comparison ofCanonical, Tucker, Hierarchical and Tensor train formats including theirapproximation algorithms. Their relative benefits are studied both theoreticallyand numerically thanks to the python library texttt{pydecomp} that wasdeveloped during this thesis. A careful analysis of the link between continuousand discrete methods is performed. Finally, we conclude that for mostapplications ST-HOSVD is best when the number of dimensions d lower than fourand TT-SVD (or their POD equivalent) when d grows larger.The second part is centered on a complex fluid dynamics flow, in particular thesingular lid driven cavity at high Reynolds number. This flow exhibits a seriesof Hopf bifurcation which are known to be hard to capture accurately which iswhy a detailed analysis was performed both with classical tools and POD. Oncethis flow has been characterized, emph{time-scaling}, a new "physics based" interpolation ROM is presented on internal and external flows. This methodsgives encouraging results while excluding recent advanced developments in thearea such as EIM or Grassmann manifold interpolation.
dc.language.isoen
dc.subjectRéduction de données
dc.subjectRéduction de modèle
dc.subjectMOR
dc.subjectPOD
dc.subjectCavité entraînée
dc.subjectHOSVD
dc.subjectTensor train
dc.subjectTenseurs
dc.subjectFormats tensoriels
dc.subjectApproximation de tenseurs
dc.subjectInterpolation physique
dc.subjectApproximation de rang faible
dc.subject.enData reduction
dc.subject.enModel Reduction
dc.subject.enMOR
dc.subject.enPOD
dc.subject.enLid driven cavity
dc.subject.enLow rank approximation
dc.subject.enTensor train
dc.subject.enTensors
dc.subject.enTensor formats
dc.subject.enTensor approximation
dc.subject.enPhysics interpolation
dc.subject.enTime-scaling
dc.titleApproximations de rang faible et modèles d'ordre réduit appliqués à quelques problèmes de la mécanique des fluides
dc.title.enLow rank approximation techniques and reduced order modeling applied to some fluid dynamics problems
dc.typeThèses de doctorat
dc.contributor.jurypresidentMieussens, Luc
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de mécanique et d'ingénierie de Bordeaux
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
bordeaux.institutionINRAE
bordeaux.institutionArts et Métiers
bordeaux.type.institutionBordeaux
bordeaux.thesis.disciplineMécanique
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2018BORD0186
dc.contributor.rapporteurRozza, Gianluigi
dc.contributor.rapporteurCueto, Elias
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Approximations%20de%20rang%20faible%20et%20mod%C3%A8les%20d'ordre%20r%C3%A9duit%20appliqu%C3%A9s%20%C3%A0%20quelques%20probl%C3%A8mes%20de%20la%20m%C3%A9canique%20des%20f&rft.atitle=Approximations%20de%20rang%20faible%20et%20mod%C3%A8les%20d'ordre%20r%C3%A9duit%20appliqu%C3%A9s%20%C3%A0%20quelques%20probl%C3%A8mes%20de%20la%20m%C3%A9canique%20des%20&rft.au=LESTANDI,%20Lucas&rft.genre=unknown


Archivos en el ítem

ArchivosTamañoFormatoVer

No hay archivos asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem