| Résumé : |
Dans le cadre du contrôle temps réel des structures en cours de fabrication ou de l'adaptativité des procédés pour la réduction de défaut, la simulation et l'homogénéisation des 'propriétés basées sur images réelles semble être une technique prometteuse, Toutefois, elles impliquent trois défis: I) le traitement d'images réelles, II) l'utilisation de techniques d'homogénéisation adaptées aux physiques en jeu, III) la contrainte "temps réel" pour être véritablement exploitable. Les techniques classiques d'acquisition génèrent des quantités de données énormes qu'il est nécessaire de traiter pour atteindre le "temps réel". Pour cela, il est pertinent de développer des techniques pour extraire des ces données les informations nécessaires à la prise de décision en temps réel. Concernant l'homogénéisation thermo-rnécanique, les physiques impliquées sont similaires aux échelles micro et macro et l'homogénéisation classique peut être utilisée. Cependant, dans le cas des écoulements dans les milieux poreux (imprégnation), les physiques sont différentes et de nouvelles techniques doivent être proposées. En combinant des techniques de réduction de modèle et le calcul haute performance, le coût du calcul est allégé mais encore incapable de respecter le temps réel. L'utilisation de techniques issues du "machine learning" permet l'obtention de champs solution en temps réel. |
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Towards efficient numerical techniques for real time image-based thermal and non-newtonian fluid flows computational upscaling in porous media in RHEOLOGIE, Vol. 32 (12/2017)
