Open Daily: 10am - 10pm | Alley door pickup 10am - 7pm 3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611

  • Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Optimisation Multidisciplinaire Avec Modèles Réduits, Calcul Parallèle

Optimisation Multidisciplinaire Avec Modèles Réduits, Calcul Parallèle

Xiao-M

Paperback

Series: Omn.Univ.Europ.

Literary CriticismPhysics

ISBN10: 6131565023
ISBN13: 9786131565021
Publisher: Ed Universitaires Europeennes
Published: Feb 28 2018
Pages: 128
Weight: 0.44
Height: 0.30 Width: 5.98 Depth: 9.02
Language: French
Pour limiter le coût global du processus d'optimisation multidisciplinaire, des modèles réduits combinés avec une stratégie de calcul parallèle fournissent une solution économique et performante; cette problématique est spécifiquement investiguée dans cette thèse. Tout d'abord, un environnement de calcul parallèle considérant simultanément algorithmes d'optimisation, modèles numériques et gestion des processeurs est analysé sur le cas d'un profil d'aile aéroélastique, démontrant la relation étroite entre choix des méthodes d'optimisation et architecture de plates-formes parallèles, et mettant en évidence l'importance de développer des modèles réduits. La suite de la thèse s'attaque donc à l'élaboration de méthodes d'approximation originales combinant les avantages respectifs des métamodèles généralistes et physiques. Plus précisément, des variantes contraintes (CPOD/CPOD2) de la méthode de décomposition aux valeurs propres ont été mises au point, et appliquées avec succès sur un cas test académique (aile d'avion), ainsi que sur une application industrielle (optimisation multiobjectif de la forme d'un conduit d'admission développé par Renault).

Also in

Physics

View All