Thèse soutenue

Turnpike de forme, contrôle numérique et optimisation de formes pour les EDPs

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Auteur / Autrice : Gontran Lance
Direction : Emmanuel Trélat
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 26/11/2021
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jacques-Louis Lions (Paris ; 1997-....)
Jury : Président / Présidente : Olivier Pironneau
Examinateurs / Examinatrices : Yannick Privat, Hasnaa Zidani, Enrique Zuazua
Rapporteurs / Rapporteuses : Grégoire Allaire, Lars Grüne

Résumé

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Cette thèse, qui s’inscrit dans le domaine du contrôle optimal des EDPs et de l’optimisation de formes, aborde à la fois des questions théoriques et numériques. L’amorce de la thèse est la mise en évidence de la propriété de turnpike pour des problèmes d’optimisations de formes ou "shape turnpike". En effet, pour un coût quadratique sous la contraintes d’une EDP parabolique contrôlée par un domaine dépendant du temps et agissant comme un terme source, nous arrivons à montrer par une méthode de relaxation que la forme optimale en temps est la plupart du temps proche d’une forme stationnaire solution d’un problème d’optimisation stationnaire. Des simulations numériques illustrent ce résultat et ont fait apparaître la nécessité d’une formulation numérique adaptée. Nous élaborons donc en deuxième partie une méthodologie générale pour la résolution numérique de problèmes de contrôle optimal avec les logiciels FreeFEM et IpOpt. A travers plusieurs exemples, du cas simple linéaire quadratique au cas plus compliqué du design optimal d’un micro-nageur, en passant par des méthodes adjointes ou de la différentiation automatique, nous illustrons l’efficacité de la combinaison FreeFEM et IpOpt comme outil d'optimisation. Enfin, nous terminons avec un descriptif des méthodes numériques utilisées pour le problème de la première partie et donnons plusieurs pistes de recherche futures.