Lire la première partie

Julien Favier

Description

Niveau: Secondaire, Lycée, Première

• mémoire


• exposé

Lire la première partie de la thèse

• temps de résolution


• calcul numérique des coefficients de projection


• système d'équation


• stabilité numérique


• modèle d'ordre réduit


• dynamique de l'espace complet


• modélisation de dimension


• snapshots

Sujets

• Première
• Mémoire
• Exposé
• Poincaré
• Karman
• Stabilité numérique
• Snapshot

Informations

• Publié par: profil-mazor-2012
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• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 4 Mo

Extrait

Lire
la première partie
de la thèseChapitre
Mod´elisation de dimension r´eduite4
«Si timide que l’on soit, il faut bien que l’on interpole.
L’expérience ne nous donne qu’un certain nombre de points isolés :
il faut les réunir par un trait continu; c’est là une véritable généralisation.
Mais on fait plus : la courbe que l’on tracera passera entre les points observés
et près de ces points; elle ne passera pas par ces points eux-mêmes.
Ainsi, on ne se borne pas à généraliser l’expérience, on la corrige;
et le physicien qui voudrait s’abstenir de ces corrections
et se contenter vraiment de l’expérience toute nue,
serait forcé d’énoncer des lois bien extraordinaires.»
Jules Henri Poincaré
Aperçu
1 Projection de la dynamique dans le sous-espaceR de dimension réduite 84K
2 Remarque sur le choix du jeu de snapshots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3 Les différentes bases de snapshots utilisées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4 Principe de la calibration du modèle d’ordre réduit. . . . . . . . . . . . . . 95
5 Calcul des termes de calibration par une méthode de moindres carrés . . 97
6 Calcul des termes de calibration par résolution d’un problème
d’optimisation sous contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
7 Application des méthodes de calibration aux configurations d’étude . . . . 102
8 Prévisions aux temps longs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
9 Conclusions et discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
L’expression de la dynamique d’un système dans un sous-espace de faible dimension passe par
l’extractiond’unebaseréduited’approximation(optimaleausensd’uncertaincritère)àpartird’unensemble
1de données discrétisées . Dans cette optique, la base de fonctions orthonormées POD Φ , i = 1,...,Ki
permet de définir un sous-espace R = vect{Φ } de dimension réduite K. La dynamique de l’espaceK i
completE peut alors s’exprimer dans ce sous-espaceR , l’objectif poursuivi étant d’obtenir un systèmeK
d’équations d’ordre réduit reproduisant le plus fidèlement possible la dynamique de l’espace complet.
Dans ce chapitre, la méthode d’obtention des modèles d’ordre réduit POD est d’abord présentée, puis
elle est mise en œuvre pour trois configurations d’écoulements (cylindre circulaire, profil ONERA D et
profil NACA012) de dynamiques différentes. Par la suite, afin d’améliorer la qualité de l’approximation
fournieparcesmodèlesd’écoulements,plusieursméthodesdecalibrationdecesmodèlessontdéveloppées
et comparées.
1La solution discrétisée constitue un premier modèle d’ordre réduit du système réel, passage de la solution continue de
dimension infinie à une solution discrète de dimension finie et égale au nombre de points du maillage.
83CHAPITRE 4. MODÉLISATION DE DIMENSION RÉDUITE
1 Projection de la dynamique dans le sous-espace R de dimen-K
sion réduite
Pour obtenir le système dynamique d’ordre réduit représentatif de la dynamique de l’écoulement, une
2projection de Galerkin est réalisée. Cette opération consiste à projeter les équations du mouvement, i.e.
leséquationsdeNavier-Stokes,surlesK premièresfonctionsdebaseΦ ,représentatives,pardéfinition,dui
maximum d’énergie de l’écoulement. SoitV(X,t) une variable d’état du système, la vitesse par exemple,
la décomposition suivante est effectuée :
KX
V(X,t) = a (t)Φ (X). (4.1)i i
i=1
Comme on l’a vu au chapitre 2, il convient de bien choisir la variable V à décomposer pour que les
3fonctions de base POD vérifient des conditions aux limites homogènes . On considère donc u =u +Vm
où u est le champ moyen de vitesse.m

Soit .,. un produit scalaire, la projection de Galerkin s’écrit :

∂u 1~ ~Φ , +(u.∇)u = Φ ,−∇p+ Δu . (4.2)i i
∂t Re
Leproduitscalaireprendencomptelagéométrieduproblème.Ainsi,danslecasdechampsnumériques
discrétisés, la matrice de masse du maillage vient pondérer le produit scalaire (dans le cas de champs de
vitesse mesurés par PIV où le maillage est orthonormé, elle est égale à la matrice identité).
En remplaçant V par sa décomposition sur la base des fonctions Φ , le système dynamique obtenui
s’écrit alors :

K K KX XX da i ~=C + L a (t)+ Q a (t)a (t)+(Φ ,−∇p), i ij j ijk j k i
dt
j=1 j=1k=1 (4.3)  a (0)= V(X,t = 0),Φ (X) ,i i
où K représente le nombre de modes POD retenus pour la projection. Le choix de ce nombre est
généralement dicté par un critère énergétique visant à capturer 99% de l’énergie du système dans les
modes POD retenus. Naturellement, l’ordre de la troncature dépend de la complexité de la dynamique
que l’on souhaite reproduire.
Après un calcul algébrique simple, les coefficients de projection constants C , linéaires L et quadra-i ij
tiques Q s’expriment sous la forme :ijk
1~C = −(Φ , u .∇)u + Φ,Δu , (4.4)i i m m m
Re
1~ ~L = −(Φ , u .∇)Φ −(Φ , Φ .∇)u + Φ ,ΔΦ , (4.5)ij i m j i j m i j
Re

~Q = −(Φ , Φ .∇)Φ . (4.6)ijk i j k
Ces coefficients dépendent uniquement des fonctions de base, du champ moyen et du nombre de
Reynolds R , et peuvent être calculés une fois pour toute : c’est l’approche dite POD-Galerkin.e
2C’est un cas particulier de la méthode des résidus pondérés pour lequel les fonctions sur lesquelles se fait la projection
sont également les fonctions qui servent à représenter les variables d’état.
3Dans ce mémoire, la fonction de contrôle introduite par Graham et al. (1999a) ne sera pas utilisée, les configurations
étudiées pour la modélisation de dimension réduite correspondant à des cas sans contrôle.
842. REMARQUE SUR LE CHOIX DU JEU DE SNAPSHOTS
. Résolution numérique du système d’ordre réduit
Le calcul numérique des coefficients de projection, donné par les expressions algébriques (4.4) à (4.6),
est relativement court et la résolution du système (4.3) donne la dynamique temporelle des coefficients
a (t). Ce système est non-linéaire, comme son homologue de l’espace complet, au détail près qu’il n’y ai
plus de dérivées partielles mais des dérivées simples en temps. Par conséquent, la solution de ce système
d’équationsauxdérivéesordinaires(EDO)secalculefacilement.Danscemémoire,lesystèmeestrésoluen
utilisant la routine ode45 deMatlab qui utilise un schéma implicite Runge-Kutta avec des pas de temps
adaptatifs. Le temps de calcul est très court par comparaison avec une résolution directe des équations
4de Navier-Stokes .
A ce stade, les modes spatiaux Φ (X) sont connus et les coefficients temporels a (t) calculés par lei i
systèmedynamiqued’ordreréduit(4.3).Lesvariablesd’étatVsereconstruisentalorsparlarelation(4.1).
Il faut noter que cette approximation de la dynamique dépend de l’ordre de troncature K fixé selon la
précisionsouhaitée.Eneffet,legaindetempsapportéeparcetteméthode(parrapportàuncalculdirect)
est logiquement associé à une dégradation de précision. Dans ces conditions, il est nécessaire de qualifier
la qualité de la prédiction de la dynamique dans le sous-espace réduitR (les a calculés par le systèmeK i
d’équations (4.3)) par rapport aux coefficients temporels extraits directement de la base de données (les
coefficients de référence, notés aˆ ). Pour cela, la définition suivante sera adoptée pour quantifier l’erreuri
de chaque mode :
v
u
TuX 1 2tE = a (t )−aˆ (t ) . (4.7)i i s i s
T
s=1
2 Remarque sur le choix du jeu de snapshots
Comme le souligne Gunzburger (2004), le choix des snapshots est capital pour plusieurs raisons :
. Le système dynamique est capable d’approximer l’évolution spatio-temporelle des modes mais sa
5dynamique est limitée à l’horizon temporel des snapshots, autremen