13.07.2015 Views

Simulation numérique et expérimentale du comportement ...

Simulation numérique et expérimentale du comportement ...

Simulation numérique et expérimentale du comportement ...

SHOW MORE
SHOW LESS
  • No tags were found...

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

IV. Choix <strong>et</strong> identification des lois de <strong>comportement</strong>réalisée ainsi que les grandeurs qui y seront mesurées est très important <strong>et</strong> influencesignificativement les résultats obtenus.2. Proposition d'un modèle mathématique <strong>du</strong> phénomène étudié. Ce choix est basé surdes résultats expérimentaux <strong>et</strong> sur les connaissances physiques des phénomènes mis enjeu.L'approche macroscopique souvent utilisée prend en compte des phénomènesmicroscopiques tels que l'écrouissage, la restauration, l'échauffement au travers dequelques variables internes, généralement non mesurables.3. Détermination de la valeur <strong>numérique</strong> à attribuer aux différents paramètres matérielsprésents dans le modèle mathématique choisi. Le but est d'obtenir une bonneconcordance entre les résultats expérimentaux <strong>et</strong> ceux de la simulation. C<strong>et</strong>te étapeconsiste donc en la résolution <strong>du</strong> problème inverse d'identification paramétrique.4. Validation <strong>du</strong> modèle obtenu précédemment. La première vérification peut s'effectuerpar comparaison "visuelle" des résultats expérimentaux <strong>et</strong> de simulation. L'écart pourraitêtre quantifié par la mesure de la distance entre les deux courbes. Toutefois, unevalidation systématique <strong>du</strong> modèle par comparaison des résultats obtenus lors d'autresexpériences similaires est indispensable afin de cerner le domaine de validité de cemodèle.IV.2.1.5 Définition de la fonction objectifDe nos jours, les problèmes d'identification paramétrique par problèmes inverses sont de plusen plus répan<strong>du</strong>s. La formulation <strong>du</strong> problème d'identification paramétrique comme unproblème d'optimisation est unanimement accepté par tous.La formulation mathématique de l'écart entre simulation <strong>et</strong> expérience est quasimentinchangée d'un auteur à l'autre. Seules quelques variantes apparaissent quant au choix de laméthode de prise en compte des erreurs <strong>expérimentale</strong>s <strong>et</strong> à un éventuel ajout d'un termesupplémentaire de stabilisation <strong>du</strong> processus de convergence ou de prise en compte descontraintes.Plusieurs modèles de la mesure de l’écart simulation / expérience servant à former la fonctionobjectif sont présentés ci-après.83

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!