Reduced order modeling in thermo-mechanics

Cette thèse propose trois nouveaux développements de la méthode des bases réduites (RB) et de la méthode d'interpolation empirique (EIM) pour des problèmes non-linéaires. La première contribution est une nouvelle méthodologie, la méthode progressive RB-EIM (PREIM) dont l'objectif est de réduire le coût de la phase de construction du modèle réduit tout en maintenant une bonne approximation RB finale. L'idée est d'enrichir progressivement l'approximation EIM et l'espace RB, contrairement à l'approche standard où leurs constructions sont disjointes. La deuxième contribution concerne la RB pour les inéquations variationnelles avec contraintes non-linéaires. Nous proposons une combinaison RB-EIM pour traiter la contrainte. En outre, nous construisons une base réduite pour les multiplicateurs de Lagrange via un algorithme hiérarchique qui conserve la positivité des vecteurs cette base. Nous appliquons cette stratégie aux problèmes de contact élastique sans frottement pour les maillages non-coïncidents. La troisième contribution concerne la réduction de modèles avec assimilation de données. Une méthode dédiée a été introduite dans la littérature pour combiner un modèle numérique avec des mesures expérimentales. Nous élargissons son cadre d'application aux problèmes instationnaires en exploitant la méthode POD-greedy afin de construire des espaces réduits pour tout le transitoire temporel. Enfin, nous proposons un nouvel algorithme qui produit des espaces réduits plus représentatifs de la solution recherchée tout en minimisant le nombre de mesures nécessaires pour le problème réduit finalThis thesis introduces three new developments of the reduced basis method (RB) and the empirical interpolation method (EIM) for nonlinear problems. The first contribution is a new methodology, the Progressive RB-EIM (PREIM) which aims at reducing the cost of the phase during which the reduced model is constructed without compromising the accuracy of the final RB approximation. The idea is to gradually enrich the EIM approximation and the RB space, in contrast to the standard approach where both constructions are separate. The second contribution is related to the RB for variational inequalities with nonlinear constraints. We employ an RB-EIM combination to treat the nonlinear constraint. Also, we build a reduced basis for the Lagrange multipliers via a hierarchical algorithm that preserves the non-negativity of the basis vectors. We apply this strategy to elastic frictionless contact for non-matching meshes. Finally, the third contribution focuses on model reduction with data assimilation. A dedicated method has been introduced in the literature so as to combine numerical models with experimental measurements. We extend the method to a time-dependent framework using a POD-greedy algorithm in order to build accurate reduced spaces for all the time steps. Besides, we devise a new algorithm that produces better reduced spaces while minimizing the number of measurements required for the final reduced proble