55 research outputs found

    Qualité des plans d'expériences SFD de grande dimension pour l'analyse de sensibilité

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    International audienceDans le domaine de l'expérimentation numérique, lorsque les relations entre la réponse et les entrées du code de calcul sont complexes, les plans d'expériences Space Filling Designs (SFD) sont utilisés pour l'exploration du code ou la construction de métamodèles. A partir de l'utilisation de critères basés sur l'Arbre de Longueur Minimale (ALM) qui permettent d'apprécier la qualité intrinsèque de ces plans, nous comparons la qualité des résultats obtenus par ces SFD dans le cas d'analyses de sensibilité de filtres optiques interférentiels en grande dimension. En conclusion, ces travaux permettent de proposer des pistes de recherches pour relier les qualités intrinsèque et extrinsèque des plans SFD

    Analyse de sensibilité : comparaison entre les plans d'expérience et la méthod

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    Depuis une dizaine d'années, les codes de simulation numérique deviennent de plus en plus réalistes et complexes, rendant leur compréhension délicate. Une attention toute particulière est accordée aux problèmes des incertitudes sur les variables d'entrée, à l'étude de leur propagation et de leur conséquence sur l'interprétation des résultats, ce qui définit les études de sensibilité. Pour tenter de répondre à ces questions, il est nécessaire de déterminer une stratégie efficace et la moins coûteuse possible, mais digne de confiance. Ce travail présente une étude de sensibilité permettant de détecter les réactions clés dans un modèle chimique complexe modélisant l'atmosphère de Titan, en utilisant la technique des plans d'expériences qui, dans l'élaboration d'une stratégie expérimentale, vise à choisir au mieux les expériences les plus informatives. Cette méthodologie ainsi que les différentes stratégies envisagées (matrice de criblage de Plackett et Burman et matrice supersaturée) sont présentées et les résultats obtenus sont comparés à ceux issus de la méthode Monte Carlo

    Analyse de sensibilité : comparaison entre les plans d'expérience et la méthod

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    International audienceDepuis une dizaine d'années, les codes de simulation numérique deviennent de plus en plus réalistes et complexes, rendant leur compréhension délicate. Une attention toute particulière est accordée aux problèmes des incertitudes sur les variables d'entrée, à l'étude de leur propagation et de leur conséquence sur l'interprétation des résultats, ce qui définit les études de sensibilité. Pour tenter de répondre à ces questions, il est nécessaire de déterminer une stratégie efficace et la moins coûteuse possible, mais digne de confiance. Ce travail présente une étude de sensibilité permettant de détecter les réactions clés dans un modèle chimique complexe modélisant l'atmosphère de Titan, en utilisant la technique des plans d'expériences qui, dans l'élaboration d'une stratégie expérimentale, vise à choisir au mieux les expériences les plus informatives. Cette méthodologie ainsi que les différentes stratégies envisagées (matrice de criblage de Plackett et Burman et matrice supersaturée) sont présentées et les résultats obtenus sont comparés à ceux issus de la méthode Monte Carlo

    Comparaison de méthode criblage pour la simulation numérique

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    International audienceLes méthodes de criblage permettent de repérer parmi un ensemble de variables d'entrée potentiellement influentes, celles qui le sont effectivement dans un domaine de variation fixé. Il existe actuellement différentes méthodes de criblage adaptées à cette problématique, comme les matrices d'expériences de Plackett et Burman, les matrices d'expériences supersaturées, le criblage par groupes, la bifurcation séquentielle,… Il nous a semblé intéressant de comparer ces différentes méthodes sur un cas réel dans le domaine de la simulation numérique. En effet, les phénomènes très complexes sont souvent abordés au moyen de codes de calcul, lourds et coûteux en temps. Dans ce type d'approche, les modèles sont alors de très grande dimension et la première étape consiste à réduire l'espace par identification des paramètres réellement influents, ce qui ressort précisément du domaine d'application des méthodes de criblage. L'étude présentée porte sur la simulation d'un gisement d'hydrocarbures exploité par 9 puits avec pour objectif de simuler le plus précisément possible le comportement d'un réservoir. Parmi les milliers de variables du modèle, 51 facteurs ont été retenus comme potentiellement influents sur les variables de sortie, à savoir la production cumulée d'hydrocarbure à différents temps. Les résultats obtenus pour chaque méthode seront présentés et comparés à ceux obtenus lors de l'étude préliminaire par la méthode OAT (one factor at a time)

    In Vitro Genotoxicity Evaluation of PAHs in Mixtures Using Experimental Design

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    International audienceSettled dusts are sinks for environmental pollutants, including Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) that are ubiquitous, persistent, and carcinogenic. To assess their toxicity in mixtures, Toxic Equivalent Factors (TEFs) are routinely used and based on the hypothesis of additive effects, although PAH interactions may occur and remain an open issue. This study investigated genotoxic binary interaction effects for six PAHs in mixtures using two in vitro assays and estimated Genotoxic Equivalent Factors (GEFs) to roughly predict the genotoxicity of PAH in mixtures. The Design of the Experiment approach was used with the micronucleus assay for cytostasis and micronuclei frequency and the alkaline comet assay for DNA damage. GEFs were determined for each PAH independently and in a mixture. For the cytostasis endpoint, no PAHs interaction was noted. BbF and BaP had a synergistic effect on DNA damage. All the PAH interacted between them regarding chromosomal damage. Although the calculated GEFs were similar to the TEFs, the latter may underestimate the genotoxic potential of a PAH mixture. GEFs calculated for PAH alone were lower than GEFs for PAHs in mixtures; thus, mixtures induce greater DNA/chromosomal damage than expected. This research helps to advance the challenging issue of contaminant mixtures’ effects on human health
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