Planification adaptative d’expériences numériques et krigeage: application à la simulation numérique en mécanique

National audienceLa prise en compte des incertitudes fait aujourd’hui partie intégrante des analyses en mécanique desmatériaux et des structures. La propagation de ces connaissances incertaines dans les logiciels de cal-cul complexes requiert en général un nombre important de simulations numériques vite rédhibitoire enpratique. Afin de réduire ce coût de calcul, des approches basées sur la théorie des plans d’expériencespeuvent être utilisées. On s’intéresse ici plus particulièrement à des techniques de planification ditesadaptatives qui vont permettre de raffiner des simulations autour d’une zone d’intérêt afin d’identifierdes caractéristiques locales de la réponse des structures. Leur construction suppose que la relation entrela sortie et les entrées du code de calcul peut être approchée par un modèle simplifié (de type krigeage parexemple [1]) et consiste à choisir les expériences numériques de façon à optimiser une fonction coût quitraduit la qualité d’approximation du modèle ([2]). Dans ce travail, la zone d’intérêt est de type “lignede crête” et la planification se base sur une adaptation du critère d’amélioration espérée ([3]) utilisé dansles problèmes d’optimisation. Après une première partie consacrée à un rappel sur les différentes étapesde construction de la méthode, une application à l’étude de la compacité maximale d’un empilement desphères polydisperses à l’aide du logiciel LMGC90 [4] sera présentée