Extensions de la méthode PGD pour les problèmes à grand nombre de paramètres

Résumé : Les méthodes de réduction de modèle sont des outils clés en ingénierie pour réaliser des simulations complexes en temps quasi réel. La méthode PGD (Proper Generalized Decomposition) en particulier a permis de calculer avec succès des modèles réduits pour divers problèmes de mécanique des solides, y compris non linéaires. Cependant, une limitation majeure de ces méthodes concerne le nombre de paramètres qui peuvent être pris en compte (de l’ordre de la dizaine voire vingtaine). Ce travail a pour objectif de proposer des algorithmes alternatifs pour dépasser cette limite.
Type de document :
Communication dans un congrès
13e colloque national en calcul des structures, May 2017, Giens, Var, France
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01899303
Contributeur : Ccsd Sciencesconf.Org <>
Soumis le : vendredi 19 octobre 2018 - 13:54:43
Dernière modification le : samedi 10 novembre 2018 - 01:14:30

Identifiants

  • HAL Id : hal-01899303, version 1

Citation

Charles Paillet, Pierre Ladevèze, David Néron. Extensions de la méthode PGD pour les problèmes à grand nombre de paramètres. 13e colloque national en calcul des structures, May 2017, Giens, Var, France. 〈hal-01899303〉

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