les Thèses Soutenues à l'USTO MB
vous cherchez une thèse?
A partir de cette page vous pouvez :
Retourner au premier écran avec les dernières notices... | Votre compte |
Détail de l'auteur
Auteur BENARABA Nawel
Documents disponibles écrits par cet auteur
Faire une suggestion Affiner la rechercheEstimation des paramètres mécaniques dans les barrages en enrochement par analyse inverse à partir des données géotechniques et géodésiques / BENARABA Nawel
Titre : Estimation des paramètres mécaniques dans les barrages en enrochement par analyse inverse à partir des données géotechniques et géodésiques Type de document : texte imprimé Auteurs : BENARABA Nawel, Auteur ; YEBDRI Djilali, Directeur de thèse Année de publication : 2016 Importance : 144 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Hydraulique:Hydraulique Mots-clés : Inversion robuste – RIMCO – Moindres carrés (LS) -Observations corrélées –– Points d’influence – Identification des paramètres – Barrage en enrochement – Méthode des éléments finis (MEF) – Optimisation – Auscultation – Mesures géotechniques – Mesures géodésiques.
Robust inversion – RIMCO – Least Squares (LS) – Correlated data – Leverage points – Parameters identification – Rockfill dam – Finite element method (FEM) – Optimization– Monitoring – Geotechnical measurements – Geodetic measurements.
: التعاكس الحصين RIMCO المربعات الصغرى القياسات المترابطة نقاط التأثير تحديدالمعامالت سد ركامي ذات الردم الصخري طريقة العناصر المتناھية الأ مثلية المراقبة القياسات الجيوتقنية القياسات الجيوديسية.Résumé : L’analyse inverse est devenue un moyen important pour étudier les propriétés mécaniques des ouvrages de génie civil. Le principe de cette technique consiste à trouver les valeurs optimales des paramètres à identifier, par la résolution d'un processus itératif basé sur la minimisation de la fonction d'erreur entre les données prédites par analyse numérique, en utilisant la méthode des éléments finis (FEM), et les mesures effectuées par des instruments de surveillance in situ. La fonction d'erreur (ou fonction d'objectif) basée sur le critère des moindres carrés (LS) est la fonction la plus couramment utilisée. Mais, lorsque les mesures sont contaminées par des erreurs aléatoires et grossières, cette fonction devient irrésistible et inefficace, ce qui mène à des paramètres incertains ou totalement incorrects. Dans ce contexte, les méthodes robustes procurent un remède pour résoudre ce problème. Parmi ces méthodes, certaines sont caractérisées par une efficacité statistique élevée mais elles perdent rapidement leur robustesse en présence de points d’influence (ex : M-Huber), et d'autres sont dotées de robustesse mais avec une faible efficacité statistique (LTS). Certaines méthodes offrent à la fois la robustesse et l’efficacité statistique (REWLSE). Malgré que ces méthodes donnent des résultats meilleurs que ceux fournis par LS en présence d’erreurs, néanmoins elles ne sont pas bien adaptées aux mesures corrélées telles que le cas des mesures géotechniques (fournies par des inclinomètres) et géodésiques (mesures relatives de GPS). Toutes ces considérations ont été prises en compte par la nouvelle méthode dite RIMCO (Robust Inversion Method for Corelated Observations) développée, dans le cadre de cette thèse, pour l’identification des paramètres par analyse inverse à partir des données corrélées et entachées d’erreurs aléatoires et grossières.
Cette méthode est basée sur une matrice de poids équivalente pleine, établie à partir des matrices de poids des mesures originales et une matrice de poids adaptée au rejet sévère des valeurs aberrantes. Cette matrice de poids équivalente joue un rôle clé pour raffiner le modèle stochastique. Elle permet d’assurer simultanément une grande robustesse et une efficacité statistique élevée tout en gardant la corrélation originale des mesures inchangée. La performance de cette méthode a été démontrée en considérant un barrage en enrochement comme un exemple d’application pour l’identification des paramètres de ces matériaux constitutif à partir des mesures géotechniques et géodésiques. Les résultats de comparaison de la nouvelle méthode RIMCO avec ceux obtenus par les moindres carrés et la méthode M-Huber en termes de robustesse et d’efficacité sont présentés pour plusieurs cas de configuration.
The back analysis (or inverse analysis) technique has become an important means to study the mechanical properties of engineering structures. The principle of this technique consists in finding the optimal values of the parameters to be identified, by solving an iterative process based on the minimization of error function between the predicted data by numerical analysis, using finite element method (FEM), and measurements made by in situ monitoring instruments. The error function (or objective function) based on least squares (LS) is the most commonly used function. But, when the measurements are contaminated by random and gross errors, this function will make a deviation of the identified parameters, and may even lead to a completely inaccurate result. In this context, the robust methods can represent a remedy to address this problem. Among these methods, certain provide high statistical efficiency although they are not robust with respect to leverage points (e.g. M-Huber), and others are characterized by high robustness but with low statistical efficiency (e.g. LTS). Some specifically robust methods offer simultaneously robustness and efficiency (e.g. REWLSE). Despite these methods these methods give better results than those provided by LS in presence of outliers, but unfortunately they are not well-adapted to the correlated data as the case of the geotechnical measurements (e.g. those provided by inclinometers) and geodetic measurements (e.g. relative GPS data). All these considerations are taken into account by the novel method RIMCO (Robust Inversion Method for Corelated Observations) developed and proposed in the framework of this thesis, for parameters identification using inverse analysis from correlated outlying data.
This method is based on an equivalent non-diagonal weight matrix established from the original weight matrices of observations, and from an adapted full weight matrix with hard rejection to outliers. This equivalent weight matrix plays key role to refine the stochastic model, while ensuring simultaneously high robustness and statistical efficiency of the proposed method on the one hand, and keeping the original correlation of measurements unchanged, on the other hand. The performance of the proposed method is demonstrated by considering a rockfill dam as an example, where the material parameters are identified under various loading conditions from geotechnical and geodetic measurements. Results of comparison of RIMCO with least squares and M Huber methods concerning their robustness and efficiency are presented for various configuration options. The obtained results have demonstrated the capability of RIMCO to be simultaneously robust and efficient in the presence of outliers and leverage points and the identified parameters are successfully determined with reasonable accuracy.
يعتبر التحليل المعكوس حاليا وسيلة ھامة لدراسة الخصائص الميكانيكية للمنشآت الھندسة المدنية. يعتمد مبدئه على بحث القيم المثلى للمعامالت الواجب تحديدھا عن طريق حل مشكلة األمثلية. ھذا يتطلب تقليل دالة االرتياب للفارق بين النتائجالعددية المحصل عليھا عن طريق العناصر المتناھية )FEM(والقياسات التجريبية. تعتبر دالة المربعات الصغرى )LS(أكثر الدوال استعماال. و لكن ھذه الدالة حساسة للغاية لتواجد القيم المتطرفة في القياسات التجريبية وھذا يمكن أن يؤدي إلى نتائج غير صحيحة تماما. في ھذا السياق, الطرائق الحصينة يمكن أن تقدم عالجا للتصدي لمشكلة البيانات المتضررة بالقيم المتطرفة. من بين ھذه الطرائق, البعض منھا تتميز بفعالية إحصائية عالية ولكن أقل حصانة )مثل طريقة M-Huber( ، وأخرى ذات حصانة عالية و لكن على حساب الفعالية اإلحصائية )على سبيل المثال S-estimator و LTS.( في حين, بعض الطرائق تتميز بحصانة عالية مرفقة بفعالية إحصائية معقولة في نفس الوقت )على سبيل المثال MM-estimators وREWLSE.( رغم أنّھذه الطرائق تسمح بالحصول على نتائج أفضل من تلك التي تقدمھا طريقة المربعات الصغرىفي حالة وجود قيم متطرفة، ولكنھا غير مالئمة للقياسات المترابطة كما ھو الحال للقياسات الجيوتقنية )مثل تلك التي توفرھا أجھزة قياس الميل( و القياسات الجيوديسية )على سبيل المثال البيانات النسبية ل GPS .(جميع ھذه النقاط تمّأخذھا بعيناالعتبار في الطريقة الجديدة RIMCO التي تم اقتراحھا في إطار ھذه األطروحة لتحديد المعامالت من خالل القياسات المترابطة و المتضررة باالرتيابات و ذلك باستعمال التحليل المعكوس.
تستند ھذه الطريقة على مصفوفة مكافئة و كاملة لألوزان, منجزة من مصفوفة األوزان الخاصة بالقياسات األصلية ومصفوفة أوزان مضبطة للرّفض الصارم للقيم المتطرفة. ھذه المصفوفة المكافئة تلعب دورا أساسيا في تحسين النموذج اإلحصائي مع الحفاظ على االرتباط األصلي للقياسات من ناحية, وضمان حصانة عالية وفعالية إحصائية معقولة في آن واحد للطريقة المقترحة, من ناحية أخرى. تم اختبار فعالية الطريقة المقترحة بتطبيقھا على سد ركامى ذات الردم الصخري، حيث تم تحديد معامالت المواد المكونة للسد من خالل القياسات الجيوديسية و الجيوتقنية و ذلك بعد االنتھاء من عملية إنجاز السد وأثناء الملء األول بالماء. النتائج المحصل عليھا من خالل المقارنة بين RIMCO ,طريقة المربعات الصغرى و طريقة الحصانة M-Huber أثبتت كفاءة الطريقة المقترحةRIMCO من ناحية الحصانة و الفعالية اإلحصائية رغم وجود القيم المتطرفة ونقاط التأثير بحيث تم تحديد المعامالت بدقة مقبولة.
Estimation des paramètres mécaniques dans les barrages en enrochement par analyse inverse à partir des données géotechniques et géodésiques [texte imprimé] / BENARABA Nawel, Auteur ; YEBDRI Djilali, Directeur de thèse . - 2016 . - 144 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Hydraulique:Hydraulique Mots-clés : Inversion robuste – RIMCO – Moindres carrés (LS) -Observations corrélées –– Points d’influence – Identification des paramètres – Barrage en enrochement – Méthode des éléments finis (MEF) – Optimisation – Auscultation – Mesures géotechniques – Mesures géodésiques.
Robust inversion – RIMCO – Least Squares (LS) – Correlated data – Leverage points – Parameters identification – Rockfill dam – Finite element method (FEM) – Optimization– Monitoring – Geotechnical measurements – Geodetic measurements.
: التعاكس الحصين RIMCO المربعات الصغرى القياسات المترابطة نقاط التأثير تحديدالمعامالت سد ركامي ذات الردم الصخري طريقة العناصر المتناھية الأ مثلية المراقبة القياسات الجيوتقنية القياسات الجيوديسية.Résumé : L’analyse inverse est devenue un moyen important pour étudier les propriétés mécaniques des ouvrages de génie civil. Le principe de cette technique consiste à trouver les valeurs optimales des paramètres à identifier, par la résolution d'un processus itératif basé sur la minimisation de la fonction d'erreur entre les données prédites par analyse numérique, en utilisant la méthode des éléments finis (FEM), et les mesures effectuées par des instruments de surveillance in situ. La fonction d'erreur (ou fonction d'objectif) basée sur le critère des moindres carrés (LS) est la fonction la plus couramment utilisée. Mais, lorsque les mesures sont contaminées par des erreurs aléatoires et grossières, cette fonction devient irrésistible et inefficace, ce qui mène à des paramètres incertains ou totalement incorrects. Dans ce contexte, les méthodes robustes procurent un remède pour résoudre ce problème. Parmi ces méthodes, certaines sont caractérisées par une efficacité statistique élevée mais elles perdent rapidement leur robustesse en présence de points d’influence (ex : M-Huber), et d'autres sont dotées de robustesse mais avec une faible efficacité statistique (LTS). Certaines méthodes offrent à la fois la robustesse et l’efficacité statistique (REWLSE). Malgré que ces méthodes donnent des résultats meilleurs que ceux fournis par LS en présence d’erreurs, néanmoins elles ne sont pas bien adaptées aux mesures corrélées telles que le cas des mesures géotechniques (fournies par des inclinomètres) et géodésiques (mesures relatives de GPS). Toutes ces considérations ont été prises en compte par la nouvelle méthode dite RIMCO (Robust Inversion Method for Corelated Observations) développée, dans le cadre de cette thèse, pour l’identification des paramètres par analyse inverse à partir des données corrélées et entachées d’erreurs aléatoires et grossières.
Cette méthode est basée sur une matrice de poids équivalente pleine, établie à partir des matrices de poids des mesures originales et une matrice de poids adaptée au rejet sévère des valeurs aberrantes. Cette matrice de poids équivalente joue un rôle clé pour raffiner le modèle stochastique. Elle permet d’assurer simultanément une grande robustesse et une efficacité statistique élevée tout en gardant la corrélation originale des mesures inchangée. La performance de cette méthode a été démontrée en considérant un barrage en enrochement comme un exemple d’application pour l’identification des paramètres de ces matériaux constitutif à partir des mesures géotechniques et géodésiques. Les résultats de comparaison de la nouvelle méthode RIMCO avec ceux obtenus par les moindres carrés et la méthode M-Huber en termes de robustesse et d’efficacité sont présentés pour plusieurs cas de configuration.
The back analysis (or inverse analysis) technique has become an important means to study the mechanical properties of engineering structures. The principle of this technique consists in finding the optimal values of the parameters to be identified, by solving an iterative process based on the minimization of error function between the predicted data by numerical analysis, using finite element method (FEM), and measurements made by in situ monitoring instruments. The error function (or objective function) based on least squares (LS) is the most commonly used function. But, when the measurements are contaminated by random and gross errors, this function will make a deviation of the identified parameters, and may even lead to a completely inaccurate result. In this context, the robust methods can represent a remedy to address this problem. Among these methods, certain provide high statistical efficiency although they are not robust with respect to leverage points (e.g. M-Huber), and others are characterized by high robustness but with low statistical efficiency (e.g. LTS). Some specifically robust methods offer simultaneously robustness and efficiency (e.g. REWLSE). Despite these methods these methods give better results than those provided by LS in presence of outliers, but unfortunately they are not well-adapted to the correlated data as the case of the geotechnical measurements (e.g. those provided by inclinometers) and geodetic measurements (e.g. relative GPS data). All these considerations are taken into account by the novel method RIMCO (Robust Inversion Method for Corelated Observations) developed and proposed in the framework of this thesis, for parameters identification using inverse analysis from correlated outlying data.
This method is based on an equivalent non-diagonal weight matrix established from the original weight matrices of observations, and from an adapted full weight matrix with hard rejection to outliers. This equivalent weight matrix plays key role to refine the stochastic model, while ensuring simultaneously high robustness and statistical efficiency of the proposed method on the one hand, and keeping the original correlation of measurements unchanged, on the other hand. The performance of the proposed method is demonstrated by considering a rockfill dam as an example, where the material parameters are identified under various loading conditions from geotechnical and geodetic measurements. Results of comparison of RIMCO with least squares and M Huber methods concerning their robustness and efficiency are presented for various configuration options. The obtained results have demonstrated the capability of RIMCO to be simultaneously robust and efficient in the presence of outliers and leverage points and the identified parameters are successfully determined with reasonable accuracy.
يعتبر التحليل المعكوس حاليا وسيلة ھامة لدراسة الخصائص الميكانيكية للمنشآت الھندسة المدنية. يعتمد مبدئه على بحث القيم المثلى للمعامالت الواجب تحديدھا عن طريق حل مشكلة األمثلية. ھذا يتطلب تقليل دالة االرتياب للفارق بين النتائجالعددية المحصل عليھا عن طريق العناصر المتناھية )FEM(والقياسات التجريبية. تعتبر دالة المربعات الصغرى )LS(أكثر الدوال استعماال. و لكن ھذه الدالة حساسة للغاية لتواجد القيم المتطرفة في القياسات التجريبية وھذا يمكن أن يؤدي إلى نتائج غير صحيحة تماما. في ھذا السياق, الطرائق الحصينة يمكن أن تقدم عالجا للتصدي لمشكلة البيانات المتضررة بالقيم المتطرفة. من بين ھذه الطرائق, البعض منھا تتميز بفعالية إحصائية عالية ولكن أقل حصانة )مثل طريقة M-Huber( ، وأخرى ذات حصانة عالية و لكن على حساب الفعالية اإلحصائية )على سبيل المثال S-estimator و LTS.( في حين, بعض الطرائق تتميز بحصانة عالية مرفقة بفعالية إحصائية معقولة في نفس الوقت )على سبيل المثال MM-estimators وREWLSE.( رغم أنّھذه الطرائق تسمح بالحصول على نتائج أفضل من تلك التي تقدمھا طريقة المربعات الصغرىفي حالة وجود قيم متطرفة، ولكنھا غير مالئمة للقياسات المترابطة كما ھو الحال للقياسات الجيوتقنية )مثل تلك التي توفرھا أجھزة قياس الميل( و القياسات الجيوديسية )على سبيل المثال البيانات النسبية ل GPS .(جميع ھذه النقاط تمّأخذھا بعيناالعتبار في الطريقة الجديدة RIMCO التي تم اقتراحھا في إطار ھذه األطروحة لتحديد المعامالت من خالل القياسات المترابطة و المتضررة باالرتيابات و ذلك باستعمال التحليل المعكوس.
تستند ھذه الطريقة على مصفوفة مكافئة و كاملة لألوزان, منجزة من مصفوفة األوزان الخاصة بالقياسات األصلية ومصفوفة أوزان مضبطة للرّفض الصارم للقيم المتطرفة. ھذه المصفوفة المكافئة تلعب دورا أساسيا في تحسين النموذج اإلحصائي مع الحفاظ على االرتباط األصلي للقياسات من ناحية, وضمان حصانة عالية وفعالية إحصائية معقولة في آن واحد للطريقة المقترحة, من ناحية أخرى. تم اختبار فعالية الطريقة المقترحة بتطبيقھا على سد ركامى ذات الردم الصخري، حيث تم تحديد معامالت المواد المكونة للسد من خالل القياسات الجيوديسية و الجيوتقنية و ذلك بعد االنتھاء من عملية إنجاز السد وأثناء الملء األول بالماء. النتائج المحصل عليھا من خالل المقارنة بين RIMCO ,طريقة المربعات الصغرى و طريقة الحصانة M-Huber أثبتت كفاءة الطريقة المقترحةRIMCO من ناحية الحصانة و الفعالية اإلحصائية رغم وجود القيم المتطرفة ونقاط التأثير بحيث تم تحديد المعامالت بدقة مقبولة.
Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 6010 02-17-114 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt Documents numériques
Estimation des paramètres mécaniques dans les barrages en enrochement par analyse inverse à partir des données géotechniques et géodésiquesAdobe Acrobat PDF
BUC USTOMB'Thèses
Service Thèse de la BUC met à votre votre disposition L'ensemble des thèses de doctorat et mémoires de magister soutenues à l'USTO MB
Adresse
BUC USTOMB'ThèsesBibliothèque centrale USTOMB
BP 1505 EL M'Naouer USTO ORAN
Algérie
(213)041627180
contact