Thèse soutenue

Méthodes de décomposition de domaine "Duale" et "Duale-Primale" pour les simulations magnétostatiques

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Auteur / Autrice : Mohamed Ghenai
Direction : Olivier ChadebecRonan PerrusselJean-Michel Guichon
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie électrique
Date : Soutenance le 03/07/2024
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : G2Elab-Modèles, Méthodes et Méthodologies Appliqués au Génie Electrique (G2Elab-MAGE)
Laboratoire : Laboratoire de génie électrique (Grenoble)
Jury : Président / Présidente : Pierre Gosselet
Examinateurs / Examinatrices : Christophe Picard, Victorita Dolean, Laurent Gerbaud
Rapporteurs / Rapporteuses : Yvonnick Le Menach, François Louf

Résumé

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Les logiciels de simulation doivent intégrer de nouvelles méthodes de calcul scientifique pour améliorer leurs performances et répondre aux besoins croissants en efficacité. Cette thèse se concentre sur le développement des méthodes de décomposition de domaine dans le but de réduire les temps de calcul des simulations par éléments finis, en particulier dans le domaine de l'électromagnétisme et plus précisément de la magnétostatique en 3D. Ces méthodes sont particulièrement adaptées au calcul parallèle, mais leur adaptation aux problèmes magnétostatiques, caractérisés par l'utilisation de formulations en potentiel scalaire et potentiel vecteur, a nécessité une approche spécifique. Ces potentiels ne sont pas uniques et nécessitent des conditions de jauge. Dans le cas scalaire, la décomposition entraîne la création de sous-domaines flottants où la matrice devient singulière. Dans le cas du potentiel vecteur, la décomposition empêche l'utilisation de la jauge par arbre d'arête. Deux méthodes ont été retenues, FETI-1 et FETI-DP, toutes deux sans recouvrement, et ont été implémentées dans le logiciel Altair Flux. Nous avons comparé leurs performances à celles des méthodes standard, directes ou itératives. Nous avons testé les deux cas, linéaire et non linéaire, en utilisant deux approches différentes pour ce dernier : la décomposition de domaine après linéarisation et la localisation des problèmes non linéaires sur des sous-domaines. Pour résoudre les problèmes de jauge, une méthode de régularisation a été développée. Les résultats montrent que si des conditions relatives à la taille des sous-domaines et à l'équilibre de la charge de travail entre les différents processeurs sont respectées, la décomposition de domaine permet de réduire significativement le temps de simulation, par exemple d'un facteur 3.8, tout en assurant une bonne scalabilité. De plus, la consommation de mémoire est moindre par rapport à une résolution avec un solveur direct, tout en offrant des résultats très similaires.