Une approche de modélisation flexible et réduite pour la simulation virtuelle

1. Une approche de modélisation flexible et réduite pour la simulation virtuelle Keny ORDAZDoctorant Dr Xavier FISCHEREncadrant de proximité Pr Fouad BENNISDirecteur de recherche 19 avril 2007 Une approche de modélisation flexible et réduite pour la simulation virtuelle Keny ORDAZ 10e Colloque National AIP-PRIMECA ECN-IRCCyN / LIPSI-ESTIA, 19 avril 2007

2. Plan • Introduction • Sujet et objectif • Modèle de l’environnement • Modèle de composant • Cas de poutre flexible • Modèles de comportement • Modèle réduit • Modèle flexible • Conclusion et perspectives

3. Sujet et objectif • Sujet : l'application de l'intelligence artificielle comme outil de création de modèles de comportement pour la simulation mécanique de structures flexibles • Objectif : fournir une méthodologie de modélisation réduite et flexible pour la simulation virtuelle en conception interactive • Modélisation flexible : • Mise à jour automatique du modèle, gestion du compromis exactitude-vitesse, réutilisation de modèles de comportement existants. • Modélisation réduite : • Réduction de modèles pour l’amélioration du rapport précision - vitesse

4. Modèle de l’environnement On s’intéresse au modèle de l’environnement Environnement Homme Interaction Prototype Environnement = Composants + Interactions Interaction Autres objets

5. (B,D) 2.1 (B,D) 2.2 Interaction 1-2 Interaction 2-3 (B,D) 1.1 (B,D) 1.2 (B,D) 1.3 (B,D) 3.1 Interaction 1-3 (B,D) 3.2 B = Modèle de comportement D = Domaine de validité Modèle de composant Composant 2 Environnement Composant 1 Modèle de composant = Modèles de comportement + Domaines de validitérespectives (B,D) Composant 3

6. Cas de poutre flexible Diagramme de corps libre Modèle discret

7. ( ) ( ) ( ( ) ) ( ( ) ) ( ) ( ) [ [ [ ( ] f f ] f g g ) g ] f f f g g p f g ( f g ) g f f f K K K ¢ ¢ p p p p p p p u u u u u = = = ( ) ( ) 1 ¡ f g f g f g ¢ p p + u u u = Cas de poutre flexible : exemples de modèles Plusieurs modèles de comportement Formulation linéaire Formulation linéaire par incréments Formulation non linéaire (lagrangienne totale) En prototypage virtuel, modèles rapides et exactes.

8. Propositions • Processus de construction d’un modèle flexible

9. Modèle de base Comportement statique et dynamique. • Comportement dynamique transitoire en deux étapes. Modèle numérique pour construire la base d’apprentissage

10. Modèle réduit • Processus de construction d’un modèle flexible

11. ( ) f u ' = a n n ³ ³ ³ ´ ´ ´ ( ) ( ) ( ) j j j f L T T i i i u w w w n a n s g a n s g = j 3 2 1 ( ) L i x x n = 2 ( ) T i 1 ¡ x a n s g = 2 ¡ 1 x + e j 1 2 n = ; ; : : : ; Modèle réduit Réseau de neurones Couche d’entrée Couche cachée Couche de sortie

12. Module 0 Module 1 Module 2 Modèle réduit pour la dynamique transitoire • Schéma du modèle réduit dynamique proposé avec trois modules

13. Comparaison de modèles de comportement • Comparaison de la valeur de dx en fonction de l'effort externe selon modèle de référence (lent mais précis) vs modèle réduit (rapide mais avec des imprécisions locales) Linéaire Non linéaire Linéaire Flou Non linéaire Modèle de référence Modèle non linéaire réduitpar RNA

14. Modèle flexible • Processus de construction d’un modèle flexible Rapide et exacte en petits déplacements Rapide et exacte en grands déplacements

15. Modèle flexible • Deux indicateurs à déterminer: • Taille de la rotation(petite, moyenne, grande) • Dérivée temporelle de la rotation (négative, nulle, positive) • Paramètres • rotlim1 = 0.01= 1%; • rotlim2 = 0.05= 5%; • derlim1 =-1; • derlim2 = 1;

16. Sélection dynamique de sous-modèle Entrée Résultat Choix a) Modèle linéaire b) Modèle non linéaire réduit Pas de changement de modèle Sélection dynamique de modèle c) Modèle flexible

17. Conclusion Réduction de modèles avec RNA (et AG) Changement de modèle avec LF Modélisation réduite Modélisation flexible

18. Perspectives Adéquation pour la prise en compte des matériaux composites Validation avec un cas industriel

19. Fin de la présentation Une approche de modélisation flexible et réduite pour la simulation virtuelle Merci pour votre attention Keny ORDAZ Keny.Ordaz-Hernandez@irccyn.ec-nantes.fr Fouad BENNIS Fouad.Bennis@irccyn.ec-nantes.fr Xavier FISCHER x.fischer@estia.fr

20. Modèles pour la simulation virtuelle Adaptée de Salmela et Pulli (1997)

21. État de l’art: simulation de pièces flexibles Mikchevitch et al., 2002 Rapide mais moins précis ou exacte Précis et exacte mais moins rapide MTR : modèle en temps réel MMI : modèle mécanique interactive