Assistance au calage de modèles numériques en hydraulique fluviale : apports de l'intelligence artificielle
Auteur / Autrice : | Jean-Philippe Vidal |
Direction : | Denis Dartus, Sabine Moisan, Jean-Baptiste Faure |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences de la Terre et environnement |
Date : | Soutenance en 2005 |
Etablissement(s) : | Toulouse, INPT |
Mots clés
Résumé
Le calage d'un modèle numérique vise à reproduire des événements de référence par l'ajustement de paramètres à base physique. Cette thèse propose une approche à l'aide de Systèmes à Base de Connaissances. Après une définition des concepts clés, sont présentés un état de l’art et une analyse des différents objets, procédures et raisonnements mis en oeuvre pour mener à bien cette tâche. Ces éléments sont formalisés puis intégrés au sein d'un système d'assistance au calage, selon trois niveaux de connaissances : génériques, propres à l'hydraulique fluviale 1-D, et spécifiques au code de calcul utilisé. Deux cas réels d'application sont traités, en fonction des données disponibles et de l'objectif projeté du modèle. La thèse a permis la capitalisation d'un savoir-faire qui a conduit à un prototype opérationnel d'assistance au calage de modèles hydrauliques et au développement d'outils d'intelligence artificielle dédiés au calage et indépendants de la discipline considérée.