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Réduction du temps de calcul en dynamique hyperélastique par Réseaux de Neurones pour la réalité virtuelle

Défi technologique : Simulation numérique (en savoir +)

Département : Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)

Laboratoire : Laboratoire de Simulation Interactive

Date de début : 01-09-2022

Localisation : Saclay

Code CEA : SL-DRT-22-0661

Contact : anders.thorin@cea.fr

La thèse proposée consiste à développer des méthodes d'intelligence artificielle pour entraîner des réseaux de neurones à apprendre le comportement dynamique de solides hyperélastiques, avec pour finalité la réduction drastique du temps de calcul pour un domaine de validité le plus grand possible. Dans un premier temps, le doctorant devra s'approprier les équations de la dynamique de solides hyperélastiques ainsi que les méthodes de l'état de l'art pour la réduction de modèles non-linéaires, par les méthodes classiques (la PGD, par exemple) comme les méthodes d'intelligence artificielle. Il s'agira ensuite de sélectionner un ensemble de quelques problèmes dynamiques (géométrie, propriétés hyperélastiques, définition des zones et types de chargements, etc.) qui seront utilisés pour évaluer la précision, le coût de calcul et plus généralement les caractéristiques des différentes approches de réduction, existantes et à venir. L'étape suivante consistera à choisir un simulateur de dynamique hyperélastique à même de résoudre ces problèmes et de donner accès à des grandeurs qui pourraient être utiles pendant les phases d'entraînement (des propriétés énergétiques,notamment). Enfin, le c?ur de la thèse consistera à développer des architectures de réseaux de neurones répondant aux objectifs. Un point de départ pourra être l'utilisation de structures calquées sur des architectures ayant fait leurs preuves en interne. Une attention particulière sera portée à ce que le modèle entraîné ait de bonnes propriétés physiques (stabilité, invariance par translation temporelle, etc.), par exemple en utilisant la formulation GENERIC.

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