Quantification des incertitudes et analyse de sensibilité pour codes de calcul à entrées fonctionnelles et dépendantes

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Nanty, Simon
Copyright Year	2015
Abstract	Cette these s'inscrit dans le cadre du traitement des incertitudes dans les simulateurs numeriques, et porte plus particulierement sur l'etude de deux cas d'application lies aux etudes de surete pour les reacteurs nucleaires. Ces deux applications presentent plusieurs caracteristiques communes. La premiere est que les entrees du code etudie sont fonctionnelles et scalaires, les entrees fonctionnelles etant dependantes entre elles. La deuxieme caracteristique est que la distribution de probabilite des entrees fonctionnelles n'est connue qu'a travers un echantillon de ces variables. La troisieme caracteristique, presente uniquement dans un des deux cas d'etude, est le cout de calcul eleve du code etudie qui limite le nombre de simulations possibles. L'objectif principal de ces travaux de these etait de proposer une methodologie complete de traitement des incertitudes de simulateurs numeriques pour les deux cas etudies. Dans un premier temps, nous avons propose une methodologie pour quantifier les incertitudes de variables aleatoires fonctionnelles dependantes a partir d'un echantillon de leurs realisations. Cette methodologie permet a la fois de modeliser la dependance entre les variables fonctionnelles et de prendre en compte le lien entre ces variables et une autre variable, appelee covariable, qui peut etre, par exemple, la sortie du code etudie. Associee a cette methodologie, nous avons developpe une adaptation d'un outil de visualisation de donnees fonctionnelles, permettant de visualiser simultanement les incertitudes et les caracteristiques de plusieurs variables fonctionnelles dependantes. Dans un second temps, une methodologie pour realiser l'analyse de sensibilite globale des simulateurs des deux cas d'etude a ete proposee. Dans le cas d'un code couteux en temps de calcul, l'application directe des methodes d'analyse de sensibilite globale quantitative est impossible. Pour pallier ce probleme, la solution retenue consiste a construire un modele de substitution ou metamodele, approchant le code de calcul et ayant un temps de calcul tres court. Une methode d'echantillonnage uniforme optimise pour des variables scalaires et fonctionnelles a ete developpee pour construire la base d'apprentissage du metamodele. Enfin, une nouvelle approche d'approximation de codes couteux et a entrees fonctionnelles a ete exploree. Dans cette approche, le code est vu comme un code stochastique dont l'alea est du aux variables fonctionnelles supposees incontrolables. Sous ces hypotheses, plusieurs metamodeles ont ete developpes et compares. L'ensemble des methodes proposees dans ces travaux a ete applique aux deux cas d'application etudies.
File Format	PDF HTM / HTML
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Language	English
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Resource Type	Article