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Advanced reduced-order modeling and parametric sampling for non-Newtonian fluid flows
Le sujet de cette thèse porte sur laréduction d'ordre de modèle (MOR) deproblèmes d'écoulement non-Newtonianparamétrés qui ont des applicationsindustrielles importantes. Les méthodestraditionnelles de réduction de l'ordre desmodèles limitent les performances decalcul de ces problèmes...
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| Auteurs principaux : | , , , , , , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | Advanced reduced-order modeling and parametric sampling for non-Newtonian fluid flows / Manisha Chetry; sous la direction de Luisa Alexandra Rocha da Silva et de Domenico Borzacchiello |
| Publié : |
2023 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Mécanique des solides, des matériaux des structures et des surfaces : Ecole centrale de Nantes : 2023 |
| Sujets : |
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| 230 | |a Données textuelles | ||
| 304 | |a Titre provenant de l'écran-titre | ||
| 314 | |a Ecole(s) Doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Centrale Nantes) | ||
| 314 | |a Partenaire(s) de recherche : Institut de Recherche en Génie Civil et Mécanique (Nantes) (Laboratoire) | ||
| 314 | |a Autre(s) contribution(s) : Patrice Laure (Président du jury) ; Christophe Binétruy (Membre(s) du jury) ; Marianne Béringhier, Julien Férec (Rapporteur(s)) | ||
| 328 | 0 | |b Thèse de doctorat |c Mécanique des solides, des matériaux des structures et des surfaces |e Ecole centrale de Nantes |d 2023 | |
| 330 | |a Le sujet de cette thèse porte sur laréduction d'ordre de modèle (MOR) deproblèmes d'écoulement non-Newtonianparamétrés qui ont des applicationsindustrielles importantes. Les méthodestraditionnelles de réduction de l'ordre desmodèles limitent les performances decalcul de ces problèmes hautement nonlinéaires, nous suggérons donc une techniqued'hyper-réduction avancée basée sur uneapproximation sparse de l'évaluation destermes non linéaire à complexité reduite.Nous proposons également une stratégie destabilisation hors ligne pour stabiliser le modèleconstitutif dans le modèle d'ordre réduit quiest moins cher à calculer tout en maintenant laprécision du modèle d'ordre complet. Lacombinaison des deux réduit drastiquement lecoût du processeur, augmentantinévitablement les performances du MOR. Cetravail est validé sur deux problèmes debenchmark. En outre, une stratégied'échantillonnage adaptatif est égalementprésentée dans ce manuscrit, qui est réaliséeen tirant parti de l'approximation des modèlesmulti-fidélité. Vers la fin de la thèse, nousabordons un autre problème qui estgénéralement observé dans les cas où desmaillages d'éléments finis adaptatifs sontdéployés. Dans de tels cas, les méthodes MORne parviennent pas à produire unereprésentation de faible dimension car lessnapshots ne sont pas des vecteurs de mêmelongueur. Par conséquent, nous suggérons uneméthodologie qui peut générer des fonctionsde base réduites pour des snapshotsadaptative. | ||
| 330 | |a The subject of this thesis concernsmodel-order reduction (MOR) of parameterizednon-Newtonian flow problems that havesignificant industrial applications. TraditionalMOR methods constrain the computationalperformance of such highly nonlinear problems,so we suggest a state-of-the-art hyper-reductiontechnique based on a sparse approximation totackle the evaluation of nonlinear terms at muchreduced complexity. We also provide offlinestabilization strategy for stabilizing theconstitutive model in the reduced order modelframework that is less expensive to computewhile maintaining the full order model's (FOM)accuracy. Combining the two significantlylowers the CPU cost as compared to the FOMevaluation which inevitably boosts MORperformance. This work is validated on twobenchmark flow problems. Additionally, anadaptive sampling strategy is also presented inthis manuscript which is achieved byleveraging multi-fidelity model approximation.Towards the end of the thesis, we addressanother issue that is typically observed forcases when adaptive finite element meshesare deployed. In such cases, MOR methods failto produce a low-dimensional representationsince the snapshots are not vectors of samelength. We therefore, suggest an alternatemethod that can generate reduced basisfunctions for database of space-adaptedsnapshots. | ||
| 337 | |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF | ||
| 541 | | | |a Modélisation avancée d'ordre réduit et échantillonnage paramétrique pour les écoulements de fluides non-Newtonian |z fre | |
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