Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
Les développements actuels dans le domaine des simulations numériques en génie civil tendent vers deux directions complémentaires : la complexification des modèles dans les études déterministes d’une part, ou leur simplification à des fins d’études probabilistes d’autre part. Dans tous les cas, l’ingénieur doit pouvoir garantir la validité et la qualité des résultats produits. C’est le rôle de la procédure de vérification et de validation (V&V).
L’objectif de cet article est de synthétiser et d’analyser les bonnes pratiques et les recommandations dans la littérature en matière de V&V et de proposer, à travers quelques exemples simples, des pistes de réflexion pour leur déclinaison applicative.
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The current developments in the field of numerical simulations in civil engi- neering tend towards two complementary directions : the complexification of models in deterministic studies on the one hand, or their simplification for probabilistic studies on the other hand. In all cases, the engineer must be able to guarantee the validity and quality of the results produced. This is the role of the verification and validation (V&V) procedure.
The objective of this article is to synthesize and analyze the best practices and recommendations in the literature regarding V&V and to propose, through a few simple examples, paths of reflection for their application.
Auteur(s)
-
Thomas HEITZ : Ingénieur-chercheur - Laboratoire de modélisation et d’analyse de la performance des structures (LMAPS), Service d’expertise des équipements et des structures (SES), Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire (IRSN)
INTRODUCTION
Du fait de la complexification des modèles numériques en mécanique, il est de plus en plus difficile de garantir la représentativité ou le réalisme de résultats de simulations. L’utilisation des simulations numériques comme outils prédictifs tend à se généraliser car elle est a priori moins coûteuse, moins complexe, plus rapide et plus souple que des campagnes d’essais. Ces avantages permettent parfois la réalisation d’études de sensibilités autrement trop lourdes.
Dans le domaine du génie civil, les simulations permettent d’étudier des problèmes à des échelles inatteignables expérimentalement ou nécessitant des moyens techniques et financiers indisponibles. En particulier, les essais de bâtiments à pleine échelle sous séisme sont inenvisageables au-delà d’une certaine dimension. Par exemple, en France, la plus grande table sismique, appelée Azalée et mesurant 6 mètres par 6 mètres, est actuellement située sur l’installation Tamaris du CEA (Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives) à Saclay. Seules des mesures in-situ lors d’événements sismiques réels permettent l’obtention d’informations précieuses, mais très partielles sur le comportement de ces structures.
Si de telles mesures sur site sont indispensables, elles sont loin d’être suffisantes pour répondre aux questions de sûreté qui se posent dans le secteur de la production d’énergie nucléaire parce que les observations ou les mesures caractérisant la réponse mécanique effective de telles structures sous séisme sont rares. Dans le cas d’ouvrages nucléaires neufs, les dimensionnements permettent a priori de garantir un comportement quasi linéaire des structures sous sollicitation sismique. Toutefois, la réévaluation à la hausse du risque sismique suite à l’accident nucléaire de Fukushima en 2011, ont remis en cause ce comportement quasi-linéaire dans le cas de structures existantes dont la construction est antérieure à cette évaluation.
Ainsi, les simulations numériques sont aujourd’hui couramment intégrées aux démonstrations de sûreté. Les outils de calcul (logiciels et modèles) doivent donc impérativement être vérifiés et validés. La principale difficulté rencontrée dans ces tâches est l’absence d’un formalisme général bien défini. Cette absence est probablement due à la trop grande variété d’outils, de modèles, de situations et de cas d’applications possibles. Pourtant, de nombreux travaux ont conduit à la création de guides proposant des cadres, des notions et des bonnes pratiques en la matière, mais la mise en application de ces productions reste délicate.
Afin de présenter une vision globale de ces problématiques et de les illustrer, cet article est découpé en quatre parties :
-
des définitions seront proposées pour les deux concepts primordiaux de vérification et de validation ;
-
un historique des différents guides existants est présenté ;
-
dans une troisième partie ; le rôle central joué par les incertitudes dans le processus V&V sera expliqué ;
-
enfin, quelques exemples d’utilisation d’outils opérationnels pouvant enrichir une démarche de validation sont présentés.
MOTS-CLÉS
vérification et validation probabilité comportement non-linéaire génie civil vérification et validation
KEYWORDS
verification and validation | probability | nonlinear constitutive laws | engineering | verification and validation
DOI (Digital Object Identifier)
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5. Conclusion
Dès 2007, Schwer estimait qu’il faudrait encore de nombreuses années avant de disposer d’une méthodologie détaillée et transposable aisément de bout en bout pour la vérification et la validation de modèles. Une telle méthodologie n’est toujours pas disponible malgré les efforts consentis en recherche et développement dans ce domaine. Dans la littérature, la méthode proposée par Roy et Oberkampf en 2011 est peut-être celle qui s’en rapproche le plus aujourd’hui. S’appuyant sur la métrique D, ou norme L1 de Minkowski, elle permet une analyse objective et surtout une bonne compréhension des différentes sources d’incertitudes affectant la validité d’un modèle. Toutefois, sa mise en œuvre reste délicate puisqu’elle nécessite un nombre relativement important de calculs et de données de référence.
Un exemple de mise en œuvre partielle de la méthodologie sur un cas pratique a été présenté dans la partie 3.3.4 et une mise en œuvre complète en est faite dans l’article ...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - TRUCANO (T.G.), PILCH (M.), OBERKAMPF (W.L.) - General Concepts for Experimental Validation of ASCI Code Applications. - English. Rapp. tech. Sandia National Labs., Albuquerque, NM (US) ; Sandia National Labs., Livermore, CA (US), mars 2002. doi : 10.2172/800777. url : https://www.osti.gov/biblio/800777.
-
(2) - CEA. - Cast3M. - 2022. url : http://www-cast3m.cea.fr/.
-
(3) - OBERKAMPF (W.L.), TRUCANO (T.G.) - Verification and validation benchmarks, - pp. 716-743 (2008).
-
(4) - SARGENT (R.G.) - Verification and validation of simulation models, - pp. 12-24 (2013).
-
(5) - IEEE - IEEE Standard Dictionary of Electrical and Electronics Terms, - pp. 1521-1521 (1984).
-
(6) - ANS - Guidelines for the verification and validation...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
-
Lois de comportement en calcul de structures – Identification et utilisation,
-
La méthode des éléments finis – Calcul non-linéaire matériel,
-
Apports des lois constitutives non-linéaires en génie civil – Problématiques et enjeux.
-
Méthodes simplifiées pour le calcul non-linéaire de structures de génie civil.
NORMES
-
Bases de calcul des structures - NF EN 1990 - mars 2003
-
Calcul des structures en béton - NF EN 1992-1 - octobre 2011
-
Calcul des structures pour leur résistance aux séismes - NF EN 1998-1 - octobre 2010
ANNEXES
Décret D. 563-8-1 du 9 janvier 2015 du Code de l’Environnement portant sur le zonage sismique national français.
HAUT DE PAGE
Laboratoires – Bureaux d’études – Écoles – Centres de recherche (liste non exhaustive)
IRSN – Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire
CEA – Commissariat à l’Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives
EMSI (CEA) Laboratoire d’Étude Mécanique et Sismique
IFSTTAR – Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l’Aménagement et des Réseaux
LMPS Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay
https://lmps.ens-paris-saclay.fr/
Sandia National Laboratories
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