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Thèse de doctorat

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Titre

Construction de modèles réduits pour le calcul des performances des avions

Auteur

Bondouy, Manon

Directeur de thèse

Bes, Christian

Jan, Sophie

Date de soutenance

2016-02-08

Établissement de soutenance

Université de Toulouse

Université Toulouse III - Paul Sabatier

École doctorale

Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)

Structure de recherche

Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT), UMR 5219

Discipline

Mathématiques appliquées

Sujet

Mathématiques

Mots-clés en français

Qualité de Vol

Performances des avions

Modèle réduit

High Dimensional Model Representation

Réseaux de neurones

Résumé en français

L'objectif de cette thèse est de mettre en place une méthodologie et les outils associés en vue d'harmoniser le processus de construction des modèles de performances et de qualités de vol. Pour ce faire, des techniques de réduction de modèles ont été élaborées afin de satisfaire des objectifs industriels contradictoires de taille mémoire, de précision et de temps de calcul. Après avoir établi une méthodologie de construction de modèles réduits et effectué un état de l'art critique, les Réseaux de Neurones et le High Dimensional Model Representation ont été choisis, puis adaptés et validés sur des fonctions de petite dimension. Pour traiter les problèmes de dimension supérieure, une méthode de réduction basée sur la sélection optimale de sous-modèles réduits a été développée, qui permet de satisfaire les exigences de rapidité, de précision et de taille mémoire. L'efficacité de cette méthode a finalement été démontrée sur un modèle de performances des avions destiné à être embarqué.

Résumé en anglais

The objective of this thesis is to provide a methodology and the associated tools in order to standardize the building process of performance and handling quality models. This typically leads to elaborate surrogate models in order to satisfy industrial contrasting objectives of memory size, accuracy and computation time. After listing the different steps of a construction of surrogates methodology and realizing a critical state of the art, Neural Networks and High Dimensional Model Representation methods have been selected and validated on low dimension functions. For functions of higher dimension, a reduction method based on the optimal selection of submodel surrogates has been developed which allows to satisfy the requirements on accuracy, computation time and memory size. The efficiency of this method has been demonstrated on an aircraft performance model which will be embedded into the avionic systems.

Numéro national de thèse

2016TOU30027

Date de publication

2016-10-28T11:41:17