statistical analysis analysis of simulation of simulation
play

Statistical analysis analysis of simulation of simulation - PowerPoint PPT Presentation

Statistical analysis analysis of simulation of simulation Statistical experiments: : experiments Challenges for industrial industrial applications applications Challenges for Bertrand Iooss Bertrand Iooss


  1. Statistical analysis analysis of simulation of simulation Statistical experiments: : experiments Challenges for industrial industrial applications applications Challenges for Bertrand Iooss Bertrand Iooss �������������� ������������������ �������������������������������� ������ � ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss

  2. Main industrial stakes for Nuclear Energy � ��������!������"!���������������������� � � ������������� ��������� ���������������#����$ � ���������������� � ����������������� � ������ ������������ � ����������� �������������������� GEN- -IV IV GEN Present NPP NPP Present GEN- GEN -III III Technological rupture Continuity / present NPP ������������������������������� ���������������������������������� ������������� ������������������� �������������� ��������� ���������� ����� ������ � ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss

  3. The DEN Simulation Platform for Nuclear Applications %��������� �%�����&����� �%����������� An Open Source Platform for building An Open Source Platform for building SALOME (open – source): multi-physics and multi-scale industrial multi-physics and multi-scale industrial simulation tools from CAD to post-processing simulation tools from CAD to post-processing - Preprocessing Uncertainties (URANIE - ROOT) - Postprocessing - Supervision � '����������������� Mechanics .%+ "�#"/0+) 0#' $% "#)%&�+*)",*" Crystal !"#$%&!'(#%�&)*+ volume -�"&�+*)",*" Grains � ��������&�� � �����!����� *0#"�/!'+)*+ Dislocations Création Diffusion Diffusion Atomic Fragment Flux au de fission JDG Remise en solution Piégeage clusters Piégeage Recombinaison Création Pore intergranulaire Lacune Pore intragranulaire Interstitiel Atoms + #�* �#%&�$"*!%,)*+��*!"$)+ #'� Experimental data � ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss

  4. Outline *����������������������� ������������ () %���������������� �������������� ������������� *��������� �������� +) �,����� ��������������� ���������� ������������� -) ���� ���������� �&�������� 1 ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss

  5. 1.0 On uncertainties in simulation experiments .� �����������/����� �&�� ���� ��3�����������3�������� ��������� �&���� ����� ����������� �&���&� �����,��������� �������& �������� ���* � ��������� �&��� ������������� �������� �������/����� � ������0������1� �&��� ���������2��� ���� ������� ������������� � ��/� �������� ������ ������� �3 4 ( 4 ( ������ 4 + ���� 4 + 5 6 78 5 9 0�������� ��������4������������ ���3 �������������� �����������3 ������ ������ ��33������������������ ��4�3������ 5 2 ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss

  6. 1.1 Bring clear (even schematic) methodology :����;��������������) �+<<=�> Step C : Propagation of uncertainty sources Step B: Step A : Problem specification A : Problem specification Step Quantification Model Model of uncertainty Model Quantity of Quantity of Quantity of Input Input Variables ariables V Input (or measurement measurement (or Variables (or measurement interest sources interest interest variables variables of of variables process) process ) of process) Ex: variance, Ex: variance, interest Uncertain : x interest interest Uncertain : x f( x , d ) f( x , d ) probability .. probability .. Modelisation with Y = f( x , d ) Fixed : d Y = f( x , d ) Fixed : d probability distributions Step C’ : Sensitivity analysis, Direct methods, Prioritization statistics, expertise Observed Observed Observed Step B’: Quantification of sources variables v ariables variables Inverse methods, calibration, assimilation Y obs Y obs Feedback Decision criterion 6 ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss process Ex: Probability < 10 -b

  7. 1.2 Give clear classification of most useful methods "��3��� 8�*���������������������������� �������� 3������ "�� A����!�� ���������/����!����$ *�3�������:���������� 9������� +�������� ���3����� � ����3�������� ���� +���� ��������� $���3���� %����� ������� %�������� @ ������������ (�������� $����;*�������3����� ������3��� %�������� #��&��� ;��2����������� ����������� +�������������� ?����� ���������� ?����� ( �� ,�3��� �� ������ 3����� � ����������� (<<< � � + � (< � < 7 ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss

  8. 1.3 Reserve details for (very) advanced practicioners "�� A����!�� ���������/����!���� � & A����!�� ������������/����!����$ +�������� 9������� *�3�������:���������� ���3����� � ����3�������� ���� ��������� �������������� ��!��� ��!��� %����� ������������� @����������� �����E%� %�����������"%�$ ���� ����������� ����� ��������� ���F %�������� ���������� �����&��� ����)������) ; BC� ������ ����)������) %�������� @ ������ ������ ������������ !��8� � = � � ; BBB ������ ; BBB ������ ���������� ���������� %�������� !���������� !���������� #��&��� ;��2����������� ����������� '�������������� '�������������� ; BBB ������ �������������� ?����� ( �� ?����� ���������� D��E��E�EF��� ������ ������ ,�3��� �� 3����� � � 0+ � + � (< � (<< � (<<< � < ����������� ����� ���� ����� ���� %������������"( �� �����$ ������������"������������$ ���������2��#����� < ���������2��#����� ENBIS-EMSE 2009 Conference – Saint Etienne – July 2009 – Iooss %��������������������� C����������������������������

Recommend


More recommend