Assimilation de données et adaptation de maillage pour l'identification de champs de paramètres

Résumé : Dans ce travail nous proposons une extension de la méthode MKF (Modified Kalman Filter), méthode d’assimilation de données basée sur les filtres de Kalman et l’Erreur en Relation de Comportement modifiée, pour les problèmes d’identification de champs de paramètres. L’idée de base est de séparer la discrétisation spatiale utilisée pour calculer l’état du système de celle utilisée pour représenter les champs de paramètres. L’intérêt est alors qu’il est possible de mettre en place des stratégies d’adaptation sur le maillage représentant le champ de paramètres au cours de l’assimilation de données, et ainsi réduire la dimension de l’espace des paramètres pour tendre vers le calcul en temps-réel.
Type de document :
Communication dans un congrès
13e colloque national en calcul des structures, May 2017, Giens, Var, France
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01899318
Contributeur : Ccsd Sciencesconf.Org <>
Soumis le : vendredi 19 octobre 2018 - 13:55:22
Dernière modification le : mardi 12 février 2019 - 16:32:07
Document(s) archivé(s) le : dimanche 20 janvier 2019 - 14:41:59

Identifiants

  • HAL Id : hal-01899318, version 1

Citation

Basile Marchand, Ludovic Chamoin, Christian Rey. Assimilation de données et adaptation de maillage pour l'identification de champs de paramètres. 13e colloque national en calcul des structures, May 2017, Giens, Var, France. 〈hal-01899318〉

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