Projet ANR-13-MONU-0005 – CHORUS : Common Horizon of Open Research in Uncertainty for Simulation
Programme : Modèles Numériques (MN)
Année de financement : 2013
Coordinateur du projet : Monsieur Fabien MANGEANT (EUROPEAN AERONAUTIC DEFENCE AND SPACE COMPANY FRANCE)
Partenaires : Direction de l'Énergie Nucléaire; Ecole centrale de Nantes; ELECTRICITE DE FRANCE; EADS EUROPEAN AERONAUTIC DEFENCE AND SPACE COMPANY FRANCE; INGENIERIE MATHEMATIQUE CALCUL SCIENT...; Institut de Recherche Mathématique Avancée; Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge; Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires; ORANGE; PHI-MECA ENGINEERING
Montant : 1484867.0 euros
Date de début : 2013
Durée : 48 mois
Résumé : Common Horizon of Open Research for Uncertainty in SimulationCe projet soutient les activités de recherche et d'implémentation logicielle sur la thématique de la gestion des incertitudes en simulation numérique. Il comporte trois volets: un volet recherche, un volet logiciel et un volet test sur des cas industriels représentatifs. Deux plateformes logicielles capitalisent les efforts de recherche qui contribuent au meilleur traitement des cas-tests industriels. Les logiciels sont diffusés sous licence open source pour bénéficier à une communauté élargie.
Gestion des incertitudes dans les problèmes d'ingénierie basé sur de la simulation numériqueLa plate-forme CHORUS répond au besoin croissant de gestion des incertitudes dans l'analyse des risques des systèmes complexes en conception, certification ou en opérations. Par gestion de l'incertitude, nous entendons la capacité à quantifier, propager et analyser les effets des incertitudes dans un flux de modélisation et de simulation. Il s'agit de rassembler de nombreuses initiatives et donner accès aux mises à jour de la communauté R&T. En effet, même si le sujet est bien identifié dans les communautés scientifiques et professionnelles, il reste des défis cruciaux les problèmes de scalabilité: lien avec les capacités HPC, développement de modèles réduits et traitement de problèmes multi-disciplinaires. CHORUS vise à solidifier les briques scientifiques et technologiques dans un ecosystème adéquate (PME, groupes industriels, universitaires). Des innovations sont attendues dans: 1. Traitement méthodologique des problèmes de gestion des incertitudes dans un contexte multi-disciplinaire, 2. Développement de nouveaux modèles mathématiques et des algorithmes pour faire face aux problèmes de scalabilité (analyse de l'incertitude goal-oriented, techniques de réduction), 3. Accessibilité à des algorithmes avancés interopérables liés aux capacités HPC pour une large communauté hors CHORUS dans un environnement open source reconnu (OpenTURNS).
Méthodes de réductions de modèles pour la propagation d'incertitudesDans le cadre de CHORUS, nous cherchons à améliorer la robustesse, la rapidité et le passage à l'échelle d'un certain nombre de techniques de réduction de modèles avec pour objectif la propagation des incertitudes. La spécificité de la recherche menée est d'associer l'objectif de calculs d'un point de vue incertitudes (analyse en tendance centrale, analyse de fiabilité, analyse de sensiilité autour de la moyenne ou sur un point de conception) au besoin de réduction de modèles.Les méthodes de réduction étudiées lors de la première phase de CHORUS sont les suivantes:- Méthodes de réduction de modèles faiblement intrusives par des techniques de tensorisation et des méthodes PGD- Méthodes de réduction de modèles par bases réduites- Méthodes de réduction de modèles par krigeage multi fidélité- Méthodes de calibration BayésienneUn autre angle d'amélioration des performances de calcul est d'intégrer des algorithmes HPC à l'intérieur des algorithmes de construction des modèles réduits. A ce stade, une bibliothèque H matrice séquentielle a été couplée à la plateforme Open TURNS pour améliorer
Résumé de la soumission : Cible: La plate-forme CHORUS répond au besoin croissant de gestion des incertitudes  dans l'analyse des risques des systèmes complexes en conception, certification ou en opérations. Par gestion de l'incertitude, nous entendons la capacité à quantifier, propager et analyser les effets des incertitudes dans un flux de modélisation et de simulation. Il s'agit de rassembler de nombreuses initiatives et donner accès aux mises à jour de la communauté R&T. En effet, même si le sujet est bien identifié dans les communautés scientifiques et professionnelles, il reste des défis cruciaux les problèmes de scalabilité: lien avec les capacités HPC, développement de modèles réduits et traitement de problèmes multi-disciplinaires. CHORUS vise à solidifier les briques scientifiques et technologiques dans un ecosystème adéquate (PME, groupes industriels, universitaires). Des innovations sont attendues dans: 1. Traitement méthodologique des problèmes de gestion des incertitudes dans un contexte multi-disciplinaire, 2. Développement de nouveaux modèles mathématiques et des algorithmes pour faire face aux problèmes de scalabilité (analyse de l'incertitude goal-oriented, techniques de réduction), 3. Accessibilité à des algorithmes avancés interopérables liés aux capacités HPC pour une large communauté hors CHORUS dans un environnement open source reconnu (OpenTURNS).Statut: La communauté R&T francaise a développé une approche spécifique pouraborder ce sujet d'abord au niveau méthodologique, puis au niveau technologique. Elle est reconnue au niveau international sur ce sujet. CHORUS bénéficiera de différents projets en cours. En parallèle, les grandes entreprises sont sous la pression de justifier et/ou diminuer leurs marges techniques tout en maintenant un objectif de risque zéro. Les dernières années ont démontré l'existence de gains rapides dans de nombreuses disciplines. CHORUS vise à renforcer cette tendance.Positionnement: CHORUS fait écho aux diverses initiatives dans le cadre de gestion de l'incertitude et cherche à combler quelques points spécifiques. Alors que la communauté existe déjà et partage des références scientifiques et méthodologiques (environ 200 personnes actives dans MASCOT NUM, 100 utilisateurs réguliers de OpenTURNS), CHORUS irriguera les différentes initiatives applicatives. Cette plate-forme sera la pierre angulaire de la recherche et des activités logicielles basées sur les exigences génériques de cas industriels réalistes: des ateliers, publications de logiciels, nouvelle offre de service, formation sont prévus au cours des quatre prochaines années.Cas d'Utilisation: À la date d'échéance, la maturité des travaux sera évaluée sur des cas industriels réalistes par le biais de "portes dematurité». Sept cas d'usage provenant de divers secteurs industriels (aéronautique, énergie, télécommunications) et disciplinaires (bio-électromagnétisme, thermique, thermo-mécanique, acoustique, automatique, sismique) seront exécutés suivant un schéma permettant une approche complémentaire ainsi qu'une large couverture des fonctions génériques et des outils associés dévelopés dans CHORUS.Valorisation: Le consortium rassemble des équipes qui ont déjà une solide expérience dans le domaine de la gestion de l'incertitude. Des contributeurs OPUS font partie de CHORUS et garantissent une continuité efficace dans la méthodologie. Les nouveaux renforcent l'excellence sur les aspects recherche, et élargissent la portée industrielle du projet. Afin de garantir les capacités de transfert, deux PME innovantes déjà positionnées sur ce marché amélioreront grâce à CHORUS leur excellence soit par la commercialisation d'une solution logicielle (PHIMECA SOFT est basé sur OpenTURNS) ou en fournissant des services autour de lui (installation, formation, étude ... ). Grâce aux activités passées et initiatives diverses, le consortium vise à évoluer vers une communauté et un «éco-système» élargistraitant de la gestion des risques.
Résultats : Axe scientifique
- Organisation de 3 workshops scientifiques sur les thématiques du projet
- Publication d'une dizaine d'articles et communications dans des conférences par les partenaires du projet
Axe logiciel
- Diffusion de 2 release d'Open TURNS intégrant des fonctionnalités avancées issues du projet ANR OPUS (amélioration des fonctionnalités Bayésiennes, amélioration des fonctionnalités de chaos polynomial)
- Mise en oeuvre d'une bibliothèque HPC de type H-matrice pour le calcul des matrices de krigeage
- Mise en oeuvre des cas-tests dans les plateformes cible du projet (Open TURNS et Feel++)
- Release Feel ++
Axe cas-test
- Formalisation des problématiques des cas-tests
- Mise à disposition des cas-tests au consortium
- Mutualisation des besoins de R&D
Valorisaton
- Organisation d'une formation «HPC & Uncertainty Quantification« dans le cadre PRACE
Perspectives : Axe logiciel
Prototypage des méthodes à tenseur creux dans Open TURNS
Poursuite des tests PGD/Bases réduites
Prototypage et mise en oeuvre des techniques faiblement intrusives dans les solveurs des partenaires
Axe scientifique
Mise en oeuvre d'analyses de sensibilité par objectifs
Prolongement des activités d'amélioration de réduction de modèles
Axe méthodologique
Formalisation des problèmes d'incertitude système
Publications et brevets : 6 Articles internationaux
9 communications orales en conférences
5 cours
1 training organised by PRACE