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Place Amphithéâtre Dorothy Hodgkin (bâtiment Ouest, 0I10), École Normale Supérieure Paris-Saclay, 4 Avenue des Sciences, 91190 Gif-sur-Yvette
Réseaux de neurones augmentés par la physique pour l’apprentissage de lois de comportement
Le contrôle de santé des structures demeure une préoccupation essentielle en ingénierie, étant donné les impératifs de sécurité et de durabilité. Une pratique récente consiste à mettre
en place un dialogue entre une structure physique et son jumeau numérique, a fin de prédire l’état de santé et de limiter l’endommagement.
Cette thèse s’intéresse à la question fondamentale de la construction automatique d’un modèle de comportement matériau, nécessaire à la prédiction fiable de l’état de la structure. Les lois de comportement matériau sont représentées par des réseaux de neurones contraints à respecter les principes de la thermodynamique, via l’apprentissage de potentiels convexes intervenant dans le cadre des Matériaux Standards Généralisés. L’entraînement des réseaux de neurones est réalisé de manière non supervisée par la minimisation de l’erreur en relation de comportement modifiée (mCRE). La fonctionnelle mCRE offre un sens physique riche grâce à l’indicateur d’erreur de modèle ainsi qu’à la possibilité de garantir le respect des connaissances fiables. Une procédure de calibration automatique des hyperparamètres est développée pour réduire la sensibilité aux choix de l’utilisateur. La méthode développée dans cette thèse est testée sur différents types de comportements nonlinéaires (hyperélasticité, élastoplasticité, viscoplasticité).
En fin, une procédure d’assimilation de données, fondée sur les filtres de Kalman, est développée pour prédire de manière séquentielle l’état de la structure, dans le cas de comportement matériau dépendant de l’histoire.
Le jury sera composé des membres suivants :
- Elias CUETO, Professeur des Universités, Universidad de Zaragoza, Rapporteur.
- Eric FLORENTIN, Professeur des Universités, Institut National des Sciences Appliquées Centre Val de Loire, Rapporteur.
- Emmanuelle ABISSET-CHAVANNE, Professeure des Universités, Ecole Nationale Supérieure d’Arts et Métiers, Examinatrice.
- Pierre Kerfriden, Professeur des Universités, Mines Paris, Examinateur.