Co-simulation redondante d'échelles de modélisation hétérogènes pour une approche phénoménologique

• Main Author: Le Yaouanq, Sébastien
• Other Authors: Brest, Tisseau, Jacques
• Format: Thesis
• Language: French
• Published: 2016
• Subjects: Systèmes complexes; Systèmes multi-agents; Méthodes multi-échelles; Approche phénoménologique; Co-simulation; Interactions glace-structure; Prototypage; Complex systems; Multi-agent systems; Multiscale methods; Phenomenological approach; Cosimulation; Ice modelling; Offshore structures; Design optimisation; 003.3; Arctic
• Online Access: http://www.theses.fr/2016BRES0032/document

Deux points de vue sont souvent opposés dans le cadre de la modélisation des systèmes complexes.D’un côté, une modélisation microscopique cherche à reproduire précisément le comportement des nombreuses entités qui composent le système, ce qui impose des temps de calculs prohibitifs pour le passage à l’échelle de système réels. À l’inverse, l’approche phénoménologique consiste à nous concentrer sur le comportement global du système. Ces modèles macroscopiques reposent sur des lois descriptives qui autorisent des simulations plus rapides mais impliquent l’introduction de paramètres qui peuvent être difficilement identifiables dans le contexte. Pour répondre à ce problème, nous proposons de combiner les différents points de vue de modélisation et d’utiliser des simulations microscopiques pour nourrir un modèle macroscopique incomplet.L’objectif est d’obtenir une simulation descriptive rapide tout en profitant de la précision d’un modèle microscopique. Pour cela, nous proposons une architecture logicielle qui s’appuie sur la technique de la co-simulation pour généraliser la démarche de simulation redondante d’échelles de modélisation hétérogènes.Nous distinguons deux stratégies de co-simulation qui permettent de piloter un modèle macroscopique en cours de simulation. La première consiste à estimer dynamiquement, et de manière explicite, de nouvelles valeurs pour un paramètre critique donné à l’aide d’un simulateur microscopique dédié. La seconde stratégie permet de déterminer implicitement un jeu de paramètres interdépendants sur la base d’une sortie commune des différents niveaux de description simulés. Nous appliquons nos travaux au problème concret du design de structures offshore pour des conditions polaires. Nous détaillons dans un premier temps l’implémentation d’un simulateur phénoménologique d’interactions glace-structure. Dans un second temps, nous illustrons l’intérêt et l’intégration de nos stratégies de co-simulation pour, d’une part améliorer la précision des simulations des phénomènes hydrodynamiques, et d’autre part guider un modèle de plus haut niveau à des fins de prototypage rapide. There are usually two opposite points of view for the modelling of complex systems. First, microscopical models aim at reproducing precisely the behavior of each entity of the system. In general, their great number is a major obstacle both to simulate the model in a reasonable time and to identify global behaviors. By contrast, the phenomenological approach allows the construction of efficient models from a macroscopic point of view as a superposition of phenomena. A drawback is that we often have to set empirical parameters in these descriptive models. To respond to this problem, we want to make joint use of different levels of description and to use microscopical simulations to feed incomplete macroscopical models.We would then obtain enhanced descriptive simulations with the precision of microscopical models in this way. To this end, we propose a redundant multiscale architecture which is based on the co-simulation methodology in order to generalize the redundant multiscale approach. We suggest two specific co-simulation strategies to guide a macroscopical simulation.The first one consists in dynamically and explicitly estimating critical parameters of a macroscopical model thanks to a dedicated microscopical simulator The second one allows to implicitly determine a full set of dependant parameters on the basis of an output shared by the different levels of description. Then we apply our works to the effective problem of the design offshore structures for arctic conditions. We first describe the implementation of an ice-structure simulation tool by means of a phenomenological and multi-model approach. In a second phase, we show the benefits of our co-simulation strategies to improve the precision of hydrodynamics simulations on the one hand, and on the other to pilot a more macroscopical model for the purpose of fast prototyping.