Fiabilité des outils de prévision du comportement des systèmes thermiques complexes

par Rania Merheb

Thèse de doctorat en Mécanique et ingénierie

Sous la direction de Elena Palomo Del Barrio et de Laurent Mora.

Soutenue le 04-12-2013

à Bordeaux 1 , dans le cadre de École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde) , en partenariat avec Institut de mécanique et d'ingénierie de Bordeaux (laboratoire) et de Institut de Mécanique et d'Ingénierie de Bordeaux / I2M (laboratoire) .

Le jury était composé de Alberto Pasanisi, Étienne Wurtz.

Les rapporteurs étaient Alain Bastide, Benoit Delinchant.


  • Résumé

    La conception des bâtiments à faible consommation d’énergie est devenue un enjeu très important dans le but de réduire au maximum la consommation d’énergie et les émissions de gaz à effet de serre associées. Pour y arriver, il est indispensable de connaître les sources potentielles de biais et d’incertitude dans le domaine de la modélisation thermique des bâtiments d’un part, et de les caractériser et les évaluer d’autre part.Pour répondre aux exigences courantes en termes de fiabilité des prévisions du comportement thermique des bâtiments, nous avons essayé dans le cadre de cette thèse de quantifier les incertitudes liés à des paramètres influents, de proposer une technique de diagnostic de l’enveloppe, propager les incertitudes via une méthode ensembliste sur un modèle simplifié et puis proposer une démarche permettant d’identifier les paramètres de modélisation les plus influents et d’évaluer leur effet sur les performances énergétiques avec le moindre coût en termes de simulations.


  • Résumé

    Designing buildings with low-energy consumption has become a very important issue in order to minimize energy consumption and the emissions of associated greenhouse gas. To achieve this, it is essential to know the potential sources of bias and uncertainty in the field of buildings thermal modeling and to characterize and evaluate them.To meet the current requirements in terms of reliable predictions of buildings thermal behavior, we have tried in this thesis, to quantify uncertainties associated to influential parameters, to propose a technique for diagnosing the building’s envelope, propagate uncertainties via a set-method for the case of a simplified model. We finally proposed an approach to identify the most influential modeling parameters to evaluate their impact on energy performance.


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