2021 - Métamodèle multi-fidélité pour l'estimation de probabilité de défaillance: application aux structures EMR - Université de Nantes - Projet WEAMEC "MUSCAS"

Résumé de la thèse

En phase de conception des structures, la prise en compte des erreurs et des incertitudes permet de mieux quantifier le risque lié à une défaillance. Les travaux présentés dans cette thèse visent à contrôler l’erreur de discrétisation introduite par la méthode des éléments finis dans l’analyse fiabiliste. Deux  stratégies sont proposées pour coupler un métamodèle de krigeage avec un estimateur de Monte-Carlo et des estimateurs de l’erreur de discrétisation. La première utilise des outils d’estimation a posteriori de l’erreur de discrétisation. Des bornes sur l’erreur de discrétisation peuvent ensuite être calculées sur la probabilité de défaillance. La seconde stratégie exploite la connaissance a priori de la vitesse de convergence de la quantité d’intérêt définissant la défaillance ou la survie de la structure. Cela permet d’extrapoler cette quantité d’intérêt et la probabilité de défaillance sans erreur de discrétisation. L.:estimation de l’erreur de discrétisation est ensuite envisagée  dans l’analyse fiabiliste des structures utilisées dans l’industrie des énergies marines renouvelables (EMR). Un des scénarios de défaillance étudié pour les structures en mer est la fatigue mécanique due aux chargements cycliques. Une nouvelle approche permettant de propager des bornes d’erreur de discrétisation obtenues sur la contrainte locale jusqu’au dommage en fatigue est proposée.

Cette thèse est en lien avec le projet  WEAMEC MUSCAS.