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EnglishRÉSUMÉ
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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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 :
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des définitions seront proposées pour les deux concepts primordiaux de vérification et de validation ;
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un historique des différents guides existants est présenté ;
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dans une troisième partie ; le rôle central joué par les incertitudes dans le processus V&V sera expliqué ;
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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
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3. Incertitudes
Il n’est généralement pas attendu un résultat « exact » de la simulation numérique d’un problème de mécanique concernant une structure réelle. D’une part, car le problème traité est bien trop complexe pour cela, d’autre part, car la formulation du problème réel est le plus souvent partielle : il est en effet impossible de connaître avec précision les propriétés des matériaux en tout point, les conditions aux limites, les imperfections, etc. Les incertitudes sont donc inhérentes à la modélisation, a fortiori lors du passage au modèle numérique (ou solution approchée). Un résultat numérique seul n’apporte qu’une information pauvre à son commanditaire. La confiance à accorder à la sortie d’un modèle doit être pondérée par le niveau d’incertitude qui y est nécessairement associé. L’ASN définit l’incertitude comme la gamme de variation du résultat d’une mesure ou d’un calcul qui caractérise les valeurs possibles et qui contient vraisemblablement la valeur réelle de la réponse cible considérée (voir tableau 1).
Cela prend tout son sens dans le cadre du dimensionnement d’une structure puisqu’on ne cherche pas nécessairement à trouver la solution la plus probable, mais plutôt la plus conservative. Cela peut se faire par l’utilisation de coefficients de sécurité, ou éventuellement par l’utilisation des quantiles de distribution. La caractérisation des incertitudes est donc au centre du processus de V&V, certains auteurs anglo-saxons parlent même de VV&UQ : verification, validation and uncertainty quantification (vérification, validation et quantification des incertitudes).
3.1 Types d’incertitudes
Deux types d’incertitudes sont souvent distingués dans la littérature : l’incertitude aléatoire et l’incertitude épistémique. L’incertitude aléatoire, aussi appelée incertitude irréductible, incertitude stochastique ou variabilité, est inhérente aux variations observées au sein d’une population de réalisations, généralement proches mais pas identiques....
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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 of scientific...
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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