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03/09/2010 titre présentation 1 "PGD en simulation multiphysique" BERINGHIER Marianne NGUYEN Tuan Linh GRANDIDIER Jean-Claude Institut P’ • UPR CNRS 3346 Département Physique et Mécanique des Matériaux ENSMA • Téléport 2 1, avenue Clément Ader BP 40109 F86961 FUTUROSCOPE CHASSENEUIL Cedex

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03/09/2010titre présentation 1

"PGD en simulation multiphysique"

BERINGHIER Marianne

NGUYEN Tuan Linh

GRANDIDIER Jean-ClaudeInstitut P’ • UPR CNRS 3346

Département Physique et Mécanique des MatériauxENSMA • Téléport 21, avenue Clément Ader • BP 40109F86961 FUTUROSCOPE CHASSENEUIL Cedex

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 2

"PGD en simulation multiphysique"

• Problèmes multiphysiquesRésolution avec des outils ‘classiques’

Problèmes numériques

• PGD

Exemple d’utilisation

Espoirs et Limitation ?

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Généralités / multiphysique• Physique (Mécanique) sur un SystSystèèmeme

ÉtatMécanique ThermiqueChimieÉlectrique – magnétique

Différentes Phases- Interaction fluide structure, contact (domaines distincts)- Interaction gaz structure, - Changement de phase Surface d’échange

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 3

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Généralités / multiphysique

• Multiphysique

‘Pas de problème’ ce sont toutes des EDP

Mécanique > Équations PFD – Ldc (chaos…. quelques problèmes)

Thermique > Équation bilan - Ldc

Chimie > Équation bilan – Lois cinétique chimie

Électrique – magnétique > Équations électro-magnétisme

Les Problèmes ce sont les couplagescouplages

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 4

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Couplages et multiphysique• Différents couplages

Couplages par les surfacesInteraction Fluide – Structure Interfaces mobilesÉchanges de chaleur de matière d’e-

Couplages "d’état “Dilatation thermique

Couplages indirectsRigidité croit ou décroît avec augmentation de T

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 5

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Premier exemple multiphysique couplé

et problèmes numériques associées

• Cadre : code de calcul industrielSchéma d’intégration

à pas fixe ou automatique

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 6

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 7

Intérêts industriels: Flexibles de transport des hydrocarbures

Hautes Température et Pression(T: 70-130°C; P < 50 MPa)

Gaine de pression : PVDF, PE … fonction : étanchéité

la ruine de la structure : T élevée et ∆P important

= « décompression explosive

7MPA/min»

Thèses :

•Gaillard Devaux et al. (IFP)

•Boyer et al. (IFP - Clermont Ferrand)

•Baudet C. (IFP - Poitiers)

•Rambert G.(Poitiers)

•Jaravel Julien (Poitiers) en cours

couplages

DIFFUSION

MECANIQUE

THERMIQUE

Endommagement : cloques, fissures, mousse ...

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Nature des dommages

Endommagement = f( P , T , c , vitesse de décompression , polymère , gaz , t .. )

Bulles - Fissures (mm)

PE + CH4 avec vitesse de décompression :rapidelente PVDF + CO2 à haute pression :

Mousse (µm)

Observations I.F.P

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 8

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Mélange homogène : milieu à deux constituants

gaz

Fick

polymère

Fick

V.E.R. : mélange de polymère et de gaz

• continu• homogène• ouvert• chimiquement inerte

diffusion moléculaire (type Fick)

endommagement appréhendé par :

adapté aux amorphes

i.e. pilotée par des gradients de concentration

• variables internes

diffusion de la chaleur

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 9

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gaz

Fick

polymère

Fick

Mélange homogène : milieu à deux constituants

V.E.R. : mélange de polymère et de gaz

• continu• homogène• ouvert• chimiquement inerte

diffusion moléculaire (type Fick)

endommagement appréhendé par :

adapté aux amorphes

i.e. pilotée par des gradients de concentration

• variables internes

diffusion de la chaleur

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 10

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gaz

Fick

polymère

Fick

Mélange homogène : milieu à deux constituants

V.E.R. : mélange de polymère et de gaz

• continu• homogène• ouvert• chimiquement inerte

diffusion moléculaire (type Fick)

endommagement appréhendé par :

adapté aux amorphes

i.e. pilotée par des gradients de concentration

• variables internes

diffusion de la chaleur

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 11

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gaz

Fick

polymère

Fick

Mélange homogène : milieu à deux constituants

V.E.R. : mélange de polymère et de gaz

• continu• homogène• ouvert• chimiquement inerte

diffusion moléculaire (type Fick)

endommagement appréhendé par :

adapté aux amorphes

i.e. pilotée par des gradients de concentration

• variables internes

diffusion de la chaleur

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 12

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gaz

Fick

polymère

Fick

Mélange homogène : milieu à deux constituants

V.E.R. : mélange de polymère et de gaz

• continu• homogène• ouvert• chimiquement inerte

diffusion moléculaire (type Fick)

endommagement appréhendé par :

adapté aux amorphes

i.e. pilotée par des gradients de concentration

• variables internes

diffusion de la chaleur

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 13

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gaz

Fick

polymère

Fick

Mélange homogène : milieu à deux constituants

V.E.R. : mélange de polymère et de gaz

• continu• homogène• ouvert• chimiquement inerte

diffusion moléculaire (type Fick)

endommagement appréhendé par :

adapté aux amorphes

i.e. pilotée par des gradients de concentration

• variables internes

diffusion de la chaleur

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 14

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Mécanique

→ → →div σ + ρ f = 0 , σ = σo + λ ( tr εm ) I + 2µ εm

= = = = = =

ε = εo + σ - ( tr σ ) I + αT ( T - To ) I + αc sg ( c - co ) I= = = = = = =

νΕ

1 +νΕ

Etude qualitative des couplages en thermo-diffuso-élasticité

Modèle couplage d’état (direct)

→ → →ρ sg = D ρ sg div(grad c) - kµ div( grad [trε ] ) + ( cTµ- kµ d ) div(grad T )

=K αc

ρdc

dt

Diffusion

notation : cg ≡≡≡≡ c

Temps caractéristique de la diffusion de matière

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 15

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→ → → →- 2 ( kµ d- cTµ ) D ρ sg gradc .grad T+ 2 [ kµ d- cTµ ] grad [trε ] . grad T

=kµ

1 K αc

ρ

→ →- 2 D ρ sg gradc .grad [trε ]

=K αc

ρ

→ .ρ Cε ,c = [ λ + ( kµ d- 2 cTµ ) d T ] div(grad T ) + r - K αT T tr ε

=dt

dT

→ →- [ kµ d- cTµ ] D ρ sg T div(grad c) + [ kµ d- cTµ ] T div( grad [trε ] )

=kµ

1 K αc

ρ

→ 2 2 → 2 2 → 2+ ( kµ d- 2cTµ ) d (grad T ) + (D ρ sg ) (grad c) + kµ [ ] ( grad [trε ] ) =kµ

1 K αc

ρ

ThermiqueTemps caractéristique de la diffusion de chaleur

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 16

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12 coefficients dont 5 de couplage

ρ , Ε , ν , λ , Cε , c , αT , D , sg , αc kµ , d , cTµ

λ , µ , K = 3λ + 2µ

StratégieProgrammation d’UEL

prise en compte d’1 second couplage

prise en compte d’1 premier couplage

cas découplécomparaison

comparaison

...

Etude d’une structure test : tuyau

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ImplImpléémentation dans mentation dans AbaqusAbaqus

Programmation d’éléments 2D et 3D

Validation dans le cas : découplé

couplé thermique-mécanique

Problème transitoire : schéma d’intégration en temps géré par ABAQUS

UEL : construction du vecteur résidu et de la matrice tangente élémentaires

qn= u1 , v1 ,w1 , u2 , v2 , w2 ... un , vn , wn , T1 , T2 ... Tn , c1 , c2 ... cn

.⇒⇒⇒⇒ F (q n, q n) = 0 et [ K ] = - - =

F ∂

qn ∂

F ∂.

qn

1

∆t

formulation faible ⇒⇒⇒⇒ discrétisation spatiale sur 1 élément avec 5 d.d.l.

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 18

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c = 0flux massique nul

flux massique nul

0 1800 37800 37890 75690 temps (s)

10

c (MPa)

0

concentration normaliséeinitialement nulle dans toute la structure

flux thermique nul

T = 21°C

flux thermique nul

0 1800 75690 temps (s)

T (°C)

150

21

température initiale à 21°Cdans toute la structure

10

P (MPa)

0

pression

0 1800 37800 37890 75690 temps (s)

Étude du cas test

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 19

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ρ 106sg

dcdt

= 1 div(grad c ) + 2 div( grad T )

kµ = 104 kµ = 10

5 kµ = 10

6 kµ = 10

7 kµ = 10

8 kµ = 10

9 kµ = 10

10

cTµ 9,5.10-

5 9,5.10

-

5 9,5.10

-

5 9,5.10

-

5 9,4.10

-

5 9,1.10

-

5 6,1.10

-

5 1

107 10

7 10

7 10

7 10

7 10

7 10

7 10

7

101 10

1 10

1 10

1 10

1 10

1 10

1 9,7

1 1 1 1 1 1 9,7.10-

1 7,3.10

-

1

10-

1 10

-

1 10

-

1 10

-

1 10

-

1 9,7.10

-

2 7,3.10

-

2 -1,7.10

-

1

10-

2 10

-

2 10

-

2 10

-

2 9,7.10

-

3 7,3.10

-

3 -1,7.10

-

2 -2,6.10

-

1

10-

4 10

- 4 9,7.10

-

5 7,3.10

-

5 -1,7.10

- 4 -2,6.10

-

3 -2,7.10

-

2 -2,7.10

-

1

10- 6

7,3.10-7 -1,7.10

- 6 -2,6.10

-

5 -2,7.10

- 4 -2,7.10

-

3 -2,7.10

-

2 -2,7.10

-

1

0 -2,7.10-7 -2,7.10

- 6 -2,7.10

-

5 -2,7.10

- 4 -2,7.10

-

3 -2,7.10

-

2 -2,7.10

-

1

2

C o e f f i c i e n t

valeurs des coefficients intervenant dans l’équation de diffusion associée à la simulation

cTµ kµ = 104 kµ = 105 kµ = 107 kµ = 108

106 diverge au tout début du plateau suivant la décharge (37894s)

104

103

diverge en fin de décharge (37890s)

diverge immédiatement

102 diverge

immédiatement

diverge immédiatement

diverge en charge (442s)

101

diverge immédiatement diverge en charge

(672s) diverge en charge

(686s)

1 diverge en charge (594s)

diverge après charge (3020s)

diverge après charge (3790s)

diverge après charge (3800s)

10

-

1 diverge après charge (3540s)

10

-

2 - 10

-

6 converge converge converge converge

Problèmes numériques :

2 temps caractéristiques

différents

Un seul pas de temps!!!!!

Choix :le Plus petit

le Plus grand

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 20

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Second exemple multiphysique couplé

plus simple et plus compliqué

• Cadre : code de calcul industriel

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 21

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Amélioration des structuresaéronautiques

Recours aux matériaux composites(plus de 50% en masse dans A350XWB, A380 et B787)

Conditions d’utilisation « extrêmes »

Chargement mécanique, impact…

-50°CEnvironnement

agressif:T°+O2

Zones « chaudes »

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 22

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POOH P°

PO2°

Colin, X., Marais, C. and Verdu, J., "A new method for predicting the thermal oxidation ofthermoset matrices: Application to an amine crosslinked epoxy". Polymer Testing, vol. 20, (7), 2001, p. 795-803.

Boucle fermée

(I) POOH + γ PH 2 P°+H2O+νV (k1) Amorçage (II) P° + O2 PO2° (k2) Propagation (III) PO2°+PH POOH + P° (k3) Propagation (IV) P°+ P° produits inactifs (k4) Terminaison (V) P°+PO2° produits inactifs (k5) Terminaison (VI) PO2°+ PO2° produits inactifs +O2 (k6) Terminaison

Modélisation de la réaction chimique: le schéma mécanistique

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 23

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ε≠

∂ψ∂=µ

,ijY,Tii Y

CHIMIE

Bila de masse :

( ) ( )TgraddivtrgraddivYgraddivwMdt

dYi

ei

riiriir

i0 γ+

εβ+α+ν=ρ ∑

Potentiel thermodynamique

Oxydation

Diffusion

Mécanique

Thermique

Coefficients de couplagePour chaque espèce chimique mobile!!

etr εT

Yi

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 24

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Evolution des concentrations

[ ] [ ][ ] [ ] [ ]( )

ε⋅β+⋅+°+°−= e

2O22O2

26222 trgraddivOgraddivDPOkOPk

dt

Od

[ ] [ ][ ] [ ] [ ]( )

ε⋅β+⋅+−°= e

POOHPOOH123 trgraddivPOOHgraddivDPOOHkPOPHkdt

POOHd

[ ] [ ] [ ] [ ][ ] [ ] [ ][ ] [ ]( )

ε⋅β+

°⋅+°°−°−°+°−=°

°

°

eP

P252

42321

trgraddiv

PgraddivDPOPkPk2POPHkPCkPOOHk2dt

Pd

[ ] [ ] [ ][ ] [ ][ ] [ ] [ ]( )

ε⋅β+°⋅+°−°°−°−°=

°°°

e2PO22PO

22625232

2 trgraddivPOgraddivDPOk2PPOkPOPHkPCkdt

POd

[ ] [ ][ ] [ ] [ ]( )

ε⋅β+⋅+γ−°−= e

PHPH123 trgraddivPHgraddivDPOOHkPOPHkdt

PHd

[ ] [ ] [ ]( )

ε⋅β+⋅+= e

O2H2O2H12 trgraddivOHgraddivDPOOHk

dt

OHd

[ ] [ ] [ ]( )

ε⋅β+⋅+°= e

iPIiiPI2

4i trgraddivPIgraddivDPk

dt

PId

[ ] [ ] [ ]( )

ε⋅β+⋅+ν= e

VolatVolat1 trgraddivVolatgraddivDPOOHkdt

Volatilsd

Une équation de diffusion…

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Calcul du retrait induit par le départ des volatils

∆−∆=003

1

ρρε

m

mretrait

( ) ( ) Itr rtrt εελεεµσσ −+−+= 20

3500

4000

4500

5000

5500

6000

0,001 0,01 0,1 1 10

Q (mol/L)

EIT

(Mpa

)

air atmosphérique

5bO2

essais représentés 5bO2 18h, 48h, 96h, 430hair 100h, 600h, 1000h

Dépendant de Q

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 26

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Implantation dans ABAQUS

Simulation de la thermo-oxydation

w

u

v

u,v,w, [O2]--------------------Viscoélasticité[POOH][PH]…

Quadratique déplacementLinéaire diffusion

Diffusion chimie et viscoélasticité

Avec la diffusion de la température Tps de calcul trop longs

Modélisation numérique

Température

TempsDépart Fin

210°C

150°C

20°C

Phase d’oxydation

Simulation totale

Essai réelSimulation

?

Température

TempsDépart Fin

210°C

150°C

20°C

Phase d’oxydation

Simulation totale

Essai réelSimulation

?

Deux échelles de temps

DIFFUSION ⇒⇒⇒⇒ PAS ABAQUS

Équations chimie 2nd PAS

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 27

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Modélisation numérique

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 28

192h air atmo150°C

0

0,5

1

1,5

2

2,5

0 20 40 60 80 100 120Distance entre fibres (µm)

Pro

fond

eur m

axim

ale

(µm

)

Expérimental

Numérique intrapli

Numérique interplis

Modèles simplifiés

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 29

Simulations très longuesAjuster les pas de calculÉtudes de convergence

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

0 10 20 30 40 50

Temps (h)

Con

cent

ratio

n [O

2 ] (m

ol/L

)

incrémentation fixe non adaptéeincrémentation variable

nœud 108

nœud 116

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 30

La PGD ???En Multiphysique

Inconnues recherchées comme des sommes de fonct°séparées

Uk(xj,t) = ∑i=1

n

αiAi(xj)Bi(t) , T(xj,t) = ∑i=1

m

βiDi(xj)Ei(t)

ck(xj,t) = ∑i=1

p

δiFi(xj)Hi(t)

Avec les EF classiques : Inconnues sont

dans la même base spatio-temporelle

(au mieux plusieurs pas de temps boucles imbriquées)

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 31

La PGD ???Préambule : Les fonctions de base sont recherchées

dans un espace fonctionnel restreint

Une décomposition par physique > Adaptation/aux cou plages

Quand on résout une équation de bilan ou d’évolutio n on a

‘les termes de couplages transmettent

les effets de temps caractéristiques’

→ → →ρ sg = D ρ sg div(grad c) - kµ div( grad [trε ] ) + ( cTµ- kµ d ) div(grad T )

=K αc

ρdc

dt

Diffusion

Effet second membre / équation de bilan

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 32

La PGD ???

Préambule : Les fonctions de base sont recherchées

dans un espace fonctionnel restreint

Des fonctions temporelles séparées

Adaptation / aux temps caractéristiques

Mais :

Adapter l’espace de recherche de fonction

> Choix d’un bon Espace Initial

> Créer un Espace adaptatif

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THERMO VISCO ELASTICITE TRANSITOIRE

( ) 0232

2

=−

∂∂

∂∂++

∂∂−

∂∂

Hx

u

tT

x

T

t

TC TT αµλλ

0)0,( =xu 0)0,( =xT

0),(),0( == tLxutu 0),(),0( == tLxTtT

et

et

( ) ( ) ( ) 023222

2

2

2

=+∂∂+−

∂∂

∂∂

++∂∂+ f

x

T

t

u

xx

uTvv αµλµλµλ (1)

(2)

(3)

(4)

u(x,t)

tx

u(x,t)

t

x

cas découplé cas couplé

Deux temps caractéristiques : ( ) ( )µλµλ 2/2 ++ vv

TC λ/

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PGD avec une discrétisation en temps régulière6 points pour u et T en espace

1 001 points pour u et 201 pour T en temps

Temps caractéristique court , temps caractéristique long

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u(.,t) T(.,t)

t (s) t (s)

Dans le domaine transitoire pour u on décroche

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u(.,t)

PGD avec une discrétisation en temps plus fine pour u

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T(.,t)

PGD avec une discrétisation en temps un peu plus fi ne pour T

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 38

La PGD multiphysique couplé

C’est possibleMais

Adapter l’espace de recherche de fonction

(Travail de thèse en cours)

Taille des problèmes (matrices de couplages)

Modules dépendants augmenter la taille des problème s

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 39

La PGD multiphysique couplé

Créer un Espace adaptatif

( )tt etyxetyxTt

T 82 )cos()2sin()2sin()cos()sin()sin(20 −− +=∆−∂∂

0 2 4 6 8 10-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4Evolution of Temperature

t

Tem

pera

ture

Soltion obtenue

Solution exacte

Solution at t=2s

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 40

La PGD multiphysique couplé

Créer un Espace adaptatif

101

102

103

104

105

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Number of points for x (or y) - space

101

102

103

104

105

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Number of points for time

Relative residual

Relative errorRelative residual

Relative error

2

2)),,()/((

RRef

dtyxfTtTC T Ω−∆−∂∂=∫Ω

λ

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La PGD multiphysique couplé

Créer un Espace adaptatif

Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 41

0 2 4 6 8 10-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

g1

g3

g2

g0 g4 g5 g6

big variation

small variation

ki

ki

ki

ki

ki

ki

ki

kik

ivv

vgvg

vv

vgvgAV

−−−

−−= +

+

1

1

1

1 )()(arctan

)()(arctan

( )),...,,,...,()...,,,...,(),...,,,...,(max 11111211121 niiniiniik

ik

i vvvvvvvvvvAVAVM ΩΩΩΩ∈= +−+−+−

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 42

La PGD multiphysique coupléCréer un Espace adaptatif

0 2 4 6 8 10-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0Evolution de la Temperature

t

Tem

péra

ture

0 2 4 6 8 100

0.5

1

1.5

2

Res

idu

angl

e lo

cal s

uiva

nt le

tem

ps

t

Evolution du residu angle local suivant le temps

0 2 4 6 8 10-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0Evolution de la Temperature

tT

empé

ratu

re

0 2 4 6 8 100

0.5

1

1.5

2

2.5

Res

idu

angl

e lo

cal s

uiva

nt le

tem

ps

t

Evolution du residu angle local suivant le temps

0 2 4 6 8 10-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0Evolution de la Temperature

t

Tem

péra

ture

0 2 4 6 8 100

0.5

1

1.5

Res

idu

angl

e lo

cal s

uiva

nt le

tem

ps

t

Evolution du residu angle local suivant le temps

Raffinement 0 Raffinement 1 Raffinement 2

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 43

La PGD multiphysique coupléCréer un Espace adaptatif

Raffinement 9 Raffinement 10 Raffinement 11

0 2 4 6 8 10-1.5

-1

-0.5

0

0.5Evolution de la Temperature

t

Tem

péra

ture

0 2 4 6 8 100

0.1

0.2

0.3

0.4

Res

idu

angl

e lo

cal s

uiva

nt le

tem

ps

t

Evolution du residu angle local suivant le temps

0 2 4 6 8 10-1.5

-1

-0.5

0

0.5Evolution de la Temperature

t

Tem

péra

ture

0 2 4 6 8 100

0.05

0.1

0.15

0.2R

esid

u an

gle

loca

l sui

vant

le tem

ps

t

Evolution du residu angle local suivant le temps

0 2 4 6 8 10-1.5

-1

-0.5

0

0.5Evolution de la Temperature

t

Tem

péra

ture

0 2 4 6 8 100

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

Res

idu

angl

e lo

cal s

uiva

nt le

tem

ps

t

Evolution du residu angle local suivant le temps

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 44

La PGD multiphysique coupléCréer un Espace adaptatif

Raffinement 7

0 2 4 6 8 10-1.5

-1

-0.5

0

0.5Evolution de la Temperature

t

Tem

péra

ture

Evolution du residu angle local suivant le temps

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 45

La PGD multiphysique couplé

))cos()sin()(sin(*

))cos()sin()(sin(*

)(

2

22 tNM

t

etNyMxcoefB

etyxcoefATt

T

+−

+

=∆−∂∂

-4 -2 0 2 4-1

-0.5

0

0.5

1

x

Tem

pera

ture

-4 -2 0 2 40

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

AV

M

x

A = 5 ; B = -9 ; M =1 ; N=2

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Nantes Septembre 2010Méthodes de réduction de modèle dans le calcul scientifique 46

La PGD multiphysique couplé

Adapter l’espace de recherche de fonction

pour chaque problème

En cours de développement et d’évaluation