Couplage entre filtre de Kalman, erreur en relation de comportement modifiée, et réduction de modèle pour le recalage en temps réel de modèles dynamiques

Résumé : Dans ce travail on propose une nouvelle approche pour l'identification et le recalage en temps réel de modèle évolutif. L'idée principale est d'introduire l'erreur en relation de comportement modifiée dans une méthode d'assimilation de données basée sur le filtre de Kalman. L'intérêt est alors que l'on peut reformuler le filtre de Kalman afin d'en réduire la complexité tout en introduisant une méthode de réduction de modèle, la Proper Generalized Decomposition. Les performances de cette nouvelle approche sont illustrées sur diverses applications en Mécanique.
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Communication dans un congrès
12e Colloque national en calcul des structures, May 2015, Giens, France. 12e Colloque national en calcul des structures, 2015
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Contributeur : Mathias Legrand <>
Soumis le : mercredi 3 mai 2017 - 04:59:27
Dernière modification le : samedi 23 mars 2019 - 01:29:00
Document(s) archivé(s) le : vendredi 4 août 2017 - 12:35:22

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Basile Marchand, Ludovic Chamoin, Christian Rey. Couplage entre filtre de Kalman, erreur en relation de comportement modifiée, et réduction de modèle pour le recalage en temps réel de modèles dynamiques. 12e Colloque national en calcul des structures, May 2015, Giens, France. 12e Colloque national en calcul des structures, 2015. 〈hal-01517302〉

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