Présentation de mes premières recherches sur les méthodes de réduction de modèle et l'utilisation du Machine Learning pour la construction d'un modèle physique paramétrique

Au LMSSC, Paris, le 20 avril 2023 à 13h30

Florian Dupont
Doctorant, LMSSC, Cnam, Paris

Après un peu plus de la moitié de ma première année de thèse, cette présentation sera l'occasion de faire connaitre mon sujet qui porte sur la conception d'un démonstrateur de travaux pratiques en réalité virtuelle. Ces TPs de mécanique statique et de dynamique transitoire permettront à des apprenants d'appréhender la mise en place d'un protocole expérimental et de tester de multiples configurations d'essais (matériau, conditions au limites, chargement..).

Mes premières recherches qui seront présentées lors de ce séminaire se concentrent naturellement vers la résolution d'équations différentielles paramétriques et m'ont mené vers la réduction de modèle. Mes premières pistes seront rapidement abordées avec notamment les méthodes relativement classiques POD et PGD et une brève revue de littérature sur l'utilisation du Deep Learning avec le framework PINN (Physics-Informed Neural Network) sera présentée.