Apprentissage automatique d'EDPs contraintes par la physique pour l'identification des hétérogénéités dans les structures mécaniques élancées - GDR I-GAIA
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Apprentissage automatique d'EDPs contraintes par la physique pour l'identification des hétérogénéités dans les structures mécaniques élancées

Résumé

On propose une méthode d'identification automatique d'EDPs hétérogènes en espace dont l'application visée est le contrôle non-destructif des structures mécaniques à partir de sollicitations en dynamique basse fréquence. Cette méthode reprend le principe d'approches récentes de construction automatique de modèles mathématiques [1, 2, 3] en introduisant la possibilité d'intégrer des hétérogénéités en espace. Le problème d'identification résultant est mal posé, il est résolu en introduisant le concept de régularisation parcimonieuse (sparse regularization). Mots clés-apprentissage automatique d'EDPs, identification parcimonieuse, variation totale, optimisation, dynamique des poutres de Timoshenko, problème inverse.
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Dates et versions

hal-04230541 , version 1 (06-10-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04230541 , version 1

Citer

Renaud Ferrier, Mohamed Larbi Kadri, Sylvain Drapier, Pierre Gosselet. Apprentissage automatique d'EDPs contraintes par la physique pour l'identification des hétérogénéités dans les structures mécaniques élancées. 16ème Colloque National en Calcul de Structures (CSMA 2024), CNRS; CSMA; ENS Paris-Saclay; CentraleSupélec, May 2024, Hyères, France. ⟨hal-04230541⟩
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