Quand et comment la rupture sismique se produit-elle ? Pourquoi les séismes de magnitude 7 sont-ils 10 fois moins fréquents que les séismes de magnitude 6 ? Comment les secousses sismiques deviennent-elles plus fortes en s’éloignant de l’épicentre ? Tous les bâtiments sont-ils aussi vulnérables aux séismes ?
Nous aborderons les incertitudes liées à la caractérisation du phénomène sismique (faille, ondes) ainsi qu’à l’évaluation de ses conséquences (dommages aux constructions, glissements de terrain).
De l’observation sismologique des séismes récents aux outils de simulation numérique, nous examinerons donc la question suivante « Les séismes : catastrophes imprévisibles aux conséquences incertaines ? »afin de relever un défi : concevoir des ouvrages plus « sûrs ».

Jean-François Semblat est Professeur à l’ENSTA-ParisTech, Docteur de l’Ecole Polytechnique
Chercheur en sismologie et génie parasismique à l’Institut des Sciences de la Mécanique et Applications Industrielles (IMSIA). Membre du Conseil Scientifique de l’Association Française du Génie Parasismique (AFPS). Auteur de : « Waves and vibrations in soils » (IUSS Press, 2009), « Effets de site sismiques pour les ouvrages de surface » (Techniques de l’Ingénieur, 2017), MOOC « Fundamentals of waves and vibrations » (Coursera, déc. 2018).

SEMBLAT Jean-François

Dans le cadre de l’évaluation de la sûreté sismique des installations industrielles, qui fait partie intégrante des Études Probabilistes de Sûreté menées sur ces installations, on est amené à caractériser la fragilité des structures de génie civil et des équipements.

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Le rover Curiosity a atterri sur Mars le 6 août 2012 dans le cratère Gale de Mars avec à son bord 10 instruments dont deux français.
Après plus de six ans passés sur Mars, l’histoire de Mars s’ouvre peu à peu à nous et nous verrons ici comment se passe les opérations de ces deux instruments sur Mars et ce qu’on a découvert sur cette planète qui est la jumelle de la Terre.

LORIGNY Éric

Despite the growing place taken in industrial applications, thanks to its reduced cost and greater flexibility compared to experiments, Computational Fluid Dynamics (CFD) did not kept all its promises yet, due to the difficulty of providing high-fidelity predictions of complex high Reynolds turbulent flows, among others.

For industrial applications, high-fidelity simulations like DNS (Direct Numerical Simulation) or even LES (Large Eddy Simulation) remain limited and restricted to relatively simple configurations, whereas RANS methods, based on the solution of the averaged equations supplemented by a turbulence model, still represent the workhorse tool, despite their numerous flaws.

Considerable efforts made in the past decades for improving RANS models, based on purely physical arguments, have unfortunately failed to provide a universally valid and reliable turbulence model. On the other hand, recent trends toward the use of machine learning techniques for generating turbulence models are attractive, but also risky due the the scarcity of data and the very large dimensionality of fluid flow problems. In both cases, obtaining reliable estimates of uncertainty bounds of the model outcomes appears even more compelling than the accuracy of the prediction itself.

In this talk we present recent advances on the quantification and reduction of model uncertainties by using bayesian inference techniques and about the data-driven development of improved turbulence models with quantified uncertainties, as well as applications to some flow configurations of interest for aeronautics, like external flows past wings and internal separated flows.

Paola Cinnella est professeur au Laboratoire de Dynamique des Fluides (DynFluid) de l’École Nationale Supérieure d’Arts et Métiers (ENSAM) depuis 2008. 

Après son diplôme d’ingénieur génie mécanique au Politecnico di Bari (Italie) en 1995 elle a obtenu le grade de docteur de l’ENSAM en 1999 avec une thèse sur les schémas numériques d’ordre élevé en compressible. 

Après avoir été attachée temporaire à la recherche et à l’enseignement à l’ENSAM, elle a effectué un postdoc au Politecnico di Bari ( 2000-2001) et elle a intégré ensuite le Département d’Ingénierie de l’Università del Salento (Italie) entre 2001 et 2008 comme Maître de Conférences. 

Ses activités de recherche portent sur les méthodes haute-fidélité pour la mécanique des fluides computationnelle, et plus particulièrement les schémas numériques d’ordre élevé pour les écoulements compressibles et la quantification des incertitudes, avec application à l’étude d’écoulements compressibles turbulents de gaz parfaits ou réels et à l’optimisation déterministe ou stochastique en aérodynamique externe et interne.

CINNELLA Paola

Le besoin d’obtenir des résultats très précis, avec un niveau accru de description des différents phénomènes physiques, nécessite des progrès significatifs des méthodes et des moyens de calcul afin d’obtenir des simulations de haute-fidélité.
Un enjeu majeur est l’utilisation, à relativement court terme, de ces méthodes non seulement pour la prévision des tendances, mais également des niveaux absolus des champs physiques sur des configurations avancées à caractère industriel.
Il est cependant nécessaire, dans la perspective de « certification » des résultats de simulations numériques, de maîtriser les marges d’erreur de simulation et les incertitudes des modèles.

Dans le domaine de la CFD, les codes de calcul utilisés aussi bien pour la compréhension et des phénomènes que pour la conception avancée nécessitent une précision accrue de la résolution des équations de Navier-Stokes et des modèles physiques associés (RANS, LES ou hybride RANS-LES, DNS) pour la simulation des écoulements turbulent.
En particulier il est nécessaire de différentier la partie provenant des erreurs de calcul de celle provenant de la propagation des incertitudes opérationnelles (géométrie, conditions aux limites, …) et des incertitudes de modèles.
Nous illustrerons ce sujet par des travaux récents menés notamment dans le cadre de projets européens.

Au-delà de l’amélioration des schémas de résolution des équations de Navier-Stokes, nous présenterons les perspectives d’utilisation dans le domaine CFD des méthodologies basées sur la synergie entre calcul et données de références (expérimentales, références numériques de très haute précision, …), et utilisant des algorithmes d’assimilation de données et d’apprentissage.

Vincent Couaillier, PhD (UPMC, 1985)
Head of the research unit “Numerical methods in Fluid Mechanics” in the Department “Aerodynamics, Aeroelasticity and Acoustics” of ONERA
Activities in short : CFD for turbulent flows, International cooperation (DLR, USAF, European projects), industrial partnership.

COUAILLIER Vincent

Cet exposé s’inspire directement des travaux récents de Owhadi-Scovel-Sullivan-McKerns-Ortiz-Lucas … autour de l’Optimal Uncertainty Quantification.

La pertinence des approches probabilistes pour traiter les problèmes de propagation d’incertitudes et de certification est reconnue depuis longtemps en sciences de l’ingénieur.
Dans les calculs de structures ou de dynamique des fluides par exemple, les logiciels de simulations numériques avancées aujourd’hui disponibles sont combinés à des méthodes dédiées de propagation des incertitudes afin de constituer un outil virtuel de prototypage et de dimensionnement. Ces techniques ont souvent pour ambition de pouvoir traiter un grand nombre d’incertitudes simultanément, tandis que les objectifs ou performances fixés sont formulés en terme de scenarios nominaux (moyens) ou extrêmes.

Leurs limitations sont de deux ordre :

– D’une part, le phénomène de concentration de mesure montre qu’une fonction dépendant de nombreuses variables indépendantes, mais dont les intervalles de variation restent contrôlés, s’écarte peu d’une valeur constante ; ce qui questionne l’intérêt de prendre en compte de nombreuses incertitudes simultanées.
– D’autre part, le fait qu’un système satisfait une performance nominale donnée ne garantit que ce système ne peut pas s’en éloigner avec une probabilité non négligeable.

Le cadre proposé dans cet exposé permet de s’affranchir de ces limitations en conservant le point de vue probabiliste et en faisant appel à des inégalités de concentration de mesure.
En effet, ces dernières peuvent être utilisées pour obtenir des bornes rigoureuses de la probabilité d’occurrence (ou d’échec) d’un scénario donné, et ainsi certifier de manière robuste le système assujetti à ce scénario.
Nous tâcherons d’illustrer cette approche par quelques exemples simples tirés de la littérature.

Auteurs : Luc Bonnet, Eric Savin

Lead research scientist at ONERA. Professor at CentraleSupélec, Mechanical and Civil Engineering Dept. MSc and PhD in computational mechanics from Ecole Centrale Paris. Habilitation Degree from Pierre-et-Marie-Curie University. Co-head of the graduate program in material and structural dynamics at Ecole Centrale Paris from 2011 to 2014. Research interests: computational fluid and solid mechanics, stochastic modeling and uncertainty quantification, wave propagation in random media, passive imaging techniques..

SAVIN Eric

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Panorama des sources d’incertitude à gérer lors du design aérodynamique de la forme externe d’un aéronef.

Proposition de méthodologie rigoureuse pour réduire les marges.

Bio
• 1986-1990 PhD University Paris 6 (topic: Navier-Stokes, CFD, Approximation, Acceleration) • 2011 Habilitation University Paris 6 (~ Professor) Scientific Computing
• 1986-2015 R&D Dassault Aviation. Present: In charge of Optimum Design (Aerodynamic Shape) and Uncertainty Management (CFD)
• Miscellaneous: CFD, Aeroelasticity, Aeroacoustics, Dynamic Derivatives, MDO

Highlights
• Keynote Speaker, SAROD 2015, Thiruvananthapuram, India, 3-5 December 2015, Shape optimization for aerodynamic design: the Dassault Aviation vision and perspectives
• Keynote Speaker, Third International Conference on Flow Dynamics, 7-9 november 2006, Japan, Tohoku University, High Speed Aircraft (HISAC), A European « Integrated Project »
• ERCOFTAC (European Research COmmunity on Flow Turbulence And Combustion) Course on Uncertainty Management and Quantification (USA NASA Langley 2011, Germany 2012, …)
• Coordinator Special Technology Session STS11, Models and Tools for the Design of a Supersonic Transport Aircraft with Reduced Impact on the Environment , IACM-ECCOMAS 2008, 5th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and engineering
• Uncertainty Quantification. European Project NODESIM-CFD presentation, in the framework of EU- Russia Aeronautics Research Workshop in Moscow 15-16 October 2009.
• Reviewer Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering.

ROGE Gilbert