Optimisation et conception robuste aux incertitudes en dynamique

Sujet de Thèse
Optimisation et conception
robuste aux incertitudes
en dynamique non linéaire
des structures
L’école supérieure d’ingénieur Léonard de Vinci (ESILV, http://www.esilv.fr/) à Paris la Défense,
lance une thèse en partenariat avec ANSYS (http://www.ansys.com/fr-FR); le contrat de travail sera un
CDD de 3 ans (pour la durée de la thèse). La recherche quant à elle se fera sur place à la Défense. Le
sujet porte sur « Optimisation et conception robuste aux incertitudes en dynamique non linéaire des
structures ». Un sujet plus détaillé est donné plus bas.
Nous recherchons des candidats capables de développer des modèles et algorithmes numériques ; il
sera donné priorité aux candidats :
o Maitrisant la méthode des éléments finis : théorie, implémentation ou usage de logiciels du
commerce (ANSYS®, LS-DYNA))
o Maitrisant les outils de programmation de l’ingénieur, en particulier Matlab ;
o Connaissant les méthodes numériques pour l’ingénieur ;
En plus de ces critères techniques, sont attendus des candidats motivés par la recherche afin d’y faire
carrière ; en effet, ce type de contrat doctoral ouvre la voie pour faire une carrière d’enseignantchercheur dans des établissements d’enseignement supérieurs publics ou privés.
Nous sommes intéressés par des candidats ayant l’esprit ouvert, curieux, avides de connaissances
nouvelles et source d’initiatives et d’innovations ; l’autonomie est aussi une qualité appréciable. Le
directeur de thèse et les encadrants sont cependant là pour discuter, critiquer, épauler, orienter et
compléter la formation du candidat pour les besoins de la thèse.
Cette offre est urgente, la décision sur le choix du candidat sera faite très rapidement, dès qu’un bon
candidat est trouvé. Le dossier de candidature devra comprendre, un CV, une Lettre de motivation et
les notes des 3 dernières années de scolarité.
Profil souhaité: Formation d'ingénieur en Mécanique ou Master mathématiques appliqués à la
Mécanique vivement souhaitée, avec des compétences justifiées en programmation et en simulation
numérique.
Ecole doctorale d’inscription: L’université Paris-Est.
Laboratoire d'accueil: Ecole Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci - Département Mécanique
Numérique et Modélisation, Université Paris-Est Marne la Vallée - Laboratoire MSME.
Financement: Bourse Cifre
Date limite de dépôt de candidature : le plus tôt possible
Modalités de dépôt de candidature et contact : CV détaillé + LM adressée à Mr Guerich et Mr
Belaouar: [email protected] et [email protected]
Sujet détaillé : Les besoins en analyse faisant appel à la dynamique rapide sont extrêmement
nombreux dans le secteur de la défense. A titre d'exemples, on peut citer l'analyse de l'explosion de
véhicules sur des mines à des fins de conception optimale du blindage, la mise au point de nouveaux
matériaux légers et résistant aux impacts, ou encore l'analyse détaillée de l'effet des armes.
Dans le secteur automobile, les analyses de résistance au crash et l'optimisation de la masse
représentent aussi, avec l'aérodynamique, les simulations les plus stratégiques pour la conception d'un
nouveau véhicule.
Que ce soit pour les applications défenses et automobiles, le besoin d'avoir des simulations en
dynamique rapides ultra-performantes (voir en temps réel pour certaines applications, comme par
exemple la simulation de l'effet des armes) est absolument stratégique. Les techniques de calcul haute
performance basées essentiellement sur la parallélisation des codes sur des architectures
multiprocesseurs ne suffisent pas pour atteindre les objectifs de performance requis. Une manière
d'atteindre ces objectifs est d'envisager de réduire la dimension des modèles, ce qui pose d'autres
soucis : en effet, le caractère brutal des phénomènes à simuler et les fortes non-linéarités associées
mettent très souvent en défaut les méthodes classiques les plus modernes comme par exemple les
méthodes POD (Proper Orthogonal Decompositon)), SVD (Singular Values Décomposition), PGD
(Proper Generalized Decomposition) ou encore les méthodes de bases réduites. Le premier objectif de
cette thèse de doctorat est donc de développer de nouvelles méthodes ou d'adapter des méthodes
existantes pour pouvoir réduire des modèles de dynamique rapide en conservant un bon niveau de
précision dans les réponses simulées.
Par ailleurs, il est bien connu que les systèmes dynamiques non linéaires sont très sensibles aux
incertitudes. Il devient alors important d’optimiser la conception de telles systèmes en prenant en
compte les incertitudes afin que la dite conception soit robuste. La robustesse aux incertitudes ne peut
être analysée qu’en utilisant des formulations probabilistes et nécessitent de construire les modèles
probabilistes ad hoc pour les systèmes dynamiques non linéaires étudiés. Le second objectif de cette
thèse est dont de construire ces modèles probabilistes en utilisant la théorie de l’information et le
principe du maximum d’entropie et d’utiliser les résultats obtenus dans la première partie pour mener
l’analyse en robustesse aux incertitudes des systèmes dynamiques non linéaires en utilisant des
solveurs stochastiques non intrusives, couplées avec le code de calcul ANSYS, telles que la méthode
numérique de Monte Carlo.
Les méthodes développées seront évaluées sur des cas-tests académiques et industriels issus des
secteurs de la défense et de l'automobile.