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Assistance au calage de modèles numériques en hydraulique ... - TEL

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CHAPITRE 4 MODÉLISATION DES CONNAISSANCES<strong>de</strong> rivière : quel débit (intrants du système) va provoquer un débor<strong>de</strong>m<strong>en</strong>t <strong>en</strong> litmajeur (extrants du système) sur le tronçon 13 ?– <strong>de</strong>uxièmem<strong>en</strong>t, l’établissem<strong>en</strong>t <strong>de</strong>s connaissances infér<strong>en</strong>tielles sur le modèle numériqueest justem<strong>en</strong>t l’objectif <strong>de</strong> la tâche <strong>de</strong> <strong>calage</strong>. C’est précisém<strong>en</strong>t à ce nive<strong>au</strong>que nos trav<strong>au</strong>x s’insèr<strong>en</strong>t, <strong>en</strong> proposant une formalisation <strong>de</strong> toutes les <strong>au</strong>tresconnaissances disponibles dans l’optique <strong>de</strong>s les implém<strong>en</strong>ter <strong>au</strong> sein d’un systèmed’assistance <strong>au</strong> <strong>calage</strong>. Celui-ci va ainsi permettre <strong>de</strong> vérifier la consistance<strong>de</strong>s connaissances infér<strong>en</strong>tielles sur le modèle numérique <strong>en</strong> réalisant un <strong>calage</strong><strong>de</strong> celui-ci. Le modèle numérique – une fois calé et validé – va <strong>en</strong>suite produire<strong>de</strong>s connaissances infér<strong>en</strong>tielles sur le système par l’intermédiaire <strong>de</strong> simulationsnumériques 14 .La suite <strong>de</strong> ce chapitre est dédiée <strong>au</strong>x résultats <strong>de</strong>s modélisations <strong>de</strong> ces différ<strong>en</strong>ts nive<strong>au</strong>xet types <strong>de</strong> connaissances. Les sections 4.3 et 4.4 sont consacrées respectivem<strong>en</strong>t<strong>au</strong>x connaissances <strong>de</strong>scriptives et infér<strong>en</strong>tielles. Elle s’attach<strong>en</strong>t toutes <strong>de</strong>ux à prés<strong>en</strong>ternotre modélisation du nive<strong>au</strong> générique et à spécialiser cette modélisation dans ledomaine <strong>de</strong> l’hydr<strong>au</strong>lique fluviale unidim<strong>en</strong>sionnelle. Enfin, la section 4.5 propose lesrésultats <strong>de</strong> notre modélisation pour les connaissances – <strong>de</strong>scriptives et infér<strong>en</strong>tielles –relatives à l’utilisation du co<strong>de</strong> MAGE.4.3 Modélisation <strong>de</strong>s connaissances <strong>de</strong>scriptivesLes connaissances modélisées dans cette section concern<strong>en</strong>t les différ<strong>en</strong>ts conceptsutilisés dans le cadre d’une validation opérationnelle d’un modèle hydr<strong>au</strong>lique. Dansun premier temps, nous allons considérer la validation opérationnelle d’un système génériqueet construire une ontologie dans ce cadre générique. Dans un <strong>de</strong>uxième temps,nous prés<strong>en</strong>tons une spécialisation <strong>de</strong> cette ontologie dans le domaine <strong>de</strong> l’hydr<strong>au</strong>liquefluviale.4.3.1 ONTOVAL, une ontologie pour la validation opérationnelleNous cherchons ici à décrire et à relier <strong>en</strong>tre eux les élém<strong>en</strong>ts utilisés lors d’unevalidation opérationnelle, et donc notamm<strong>en</strong>t lors <strong>de</strong> la tâche générique <strong>de</strong> <strong>calage</strong>. Cesélém<strong>en</strong>ts constitu<strong>en</strong>t une ontologie pour la validation opérationnelle qui sera utiliséedans le cas particulier du <strong>calage</strong> <strong>de</strong> modèle. Cette ontologie sera référ<strong>en</strong>cée dans la suitedu docum<strong>en</strong>t sous le nom ONTOVAL. Une représ<strong>en</strong>tation graphique <strong>de</strong> cette ontologieest proposée sur la figure 4.3. Les paragraphes suivants constitu<strong>en</strong>t une sorte <strong>de</strong> grille<strong>de</strong> lecture pour l’ontologie générique et se réfèr<strong>en</strong>t <strong>au</strong>x élém<strong>en</strong>ts <strong>de</strong> la figure 4.3.Élém<strong>en</strong>ts du référ<strong>en</strong>tiel terminologique <strong>de</strong> modélisationNous pouvons <strong>en</strong> premier lieu i<strong>de</strong>ntifier les élém<strong>en</strong>ts déjà évoqués lors <strong>de</strong> l’établissem<strong>en</strong>td’un paradigme pour le processus <strong>de</strong> modélisation numérique (figure 1.6,13. On peut noter qu’un modèle numérique n’est pas la seule approche pour obt<strong>en</strong>ir <strong>de</strong> telles connaissances.Le débit <strong>de</strong> pleins bords peut par exemple <strong>au</strong>ssi être déterminé à l’ai<strong>de</strong> <strong>de</strong> mesures adéquates et <strong>de</strong>la formule <strong>de</strong> Manning (Powell et al., 2004).14. La notion <strong>de</strong> post-<strong>au</strong>dit, introduite par An<strong>de</strong>rson et Woessner (1992b) et évoquée dans le chapitre 1(section 1.3), correspond à la confrontation <strong>de</strong>s connaissances infér<strong>en</strong>tielles obt<strong>en</strong>ues à partir du modèl<strong>en</strong>umérique avec celles obt<strong>en</strong>ues par observation du système réel.87

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