A posteriori error estimation and adaptive strategy for PGD model reduction applied to parametrized linear parabolic problems

We define an a posteriori verification procedure that enables to control and certify PGD-based model reduction techniques applied to parametrized linear elliptic or parabolic problems. Using the concept of constitutive relation error, it provides guaranteed and fully computable global/goal-oriented error estimates taking both discretization and PGD truncation errors into account. Splitting the error sources, it also leads to a natural greedy adaptive strategy which can be driven in order to optimize the accuracy of PGD approximations. The focus of the paper is on two technical points: (i) construction of equilibrated fields required to compute guaranteed error bounds; (ii) error splitting and adaptive process when performing PGD-based model reduction. Performances of the proposed verification and adaptation tools are shown on several multi-parameter mechanical problems

Error control for and with PGD reduced models

De nombreux problèmes de mécanique des structures nécessitent la résolution de plusieurs problèmes numériques semblables. Une approche itérative de type réduction de modèle, la Proper Generalized Decomposition (PGD), permet de déterminer l’ensemble des solutions en une fois, par l’introduction de paramètres supplémentaires. Cependant, un frein majeur à son utilisation dans le monde industriel est l’absence d’estimateur d’erreur robuste permettant de mesurer la qualité des solutions obtenues. L’approche retenue s’appuie sur le concept d’erreur en relation de comportement. Cette méthode consiste à construire des champs admissibles, assurant ainsi l’aspect conservatif et garanti de l’estimation de l’erreur en réutilisant le maximum d’outils employés dans le cadre éléments finis. La possibilité de quantifier l’importance des différentes sources d’erreur (réduction et discrétisation) permet de plus de piloter les principales stratégies de résolution PGD. Deux stratégies ont été proposées dans ces travaux. La première s’est principalement limitée à post-traiter une solution PGD pour construire une estimation de l’erreur commise, de façon non intrusive pour les codes PGD existants. La seconde consiste en une nouvelle stratégie PGD fournissant une approximation améliorée couplée à une estimation de l’erreur commise. Les diverses études comparatives sont menées dans le cadre des problèmes linéaires thermiques et en élasticité. Ces travaux ont également permis d’optimiser les méthodes de construction de champs admissibles en substituant la résolution de nombreux problèmes semblables par une solution PGD, exploitée comme un abaque.Many structural mechanics problems require the resolution of several similar numerical problems. An iterative model reduction approach, the Proper Generalized Decomposition (PGD), enables the control of the main solutions at once, by the introduction of additional parameters. However, a major drawback to its use in the industrial world is the absence of a robust error estimator to measure the quality of the solutions obtained.The approach used is based on the concept of constitutive relation error. This method consists in constructing admissible fields, thus ensuring the conservative and guaranteed aspect of the estimation of the error by reusing the maximum number of tools used in the finite elements framework. The ability to quantify the importance of the different sources of error (reduction and discretization) allows to control the main strategies of PGD resolution.Two strategies have been proposed in this work. The first was limited to post-processing a PGD solution to construct an estimate of the error committed, in a non-intrusively way for existing PGD codes. The second consists of a new PGD strategy providing an improved approximation associated with an estimate of the error committed. The various comparative studies are carried out in the context of linear thermal and elasticity problems.This work also allowed us to optimize the admissible fields construction methods by substituting the resolution of many similar problems by a PGD solution, exploited as a virtual chart

Contrôle d’erreur pour et par les modèles réduits PGD

Many structural mechanics problems require the resolution of several similar numerical problems. An iterative model reduction approach, the Proper Generalized Decomposition (PGD), enables the control of the main solutions at once, by the introduction of additional parameters. However, a major drawback to its use in the industrial world is the absence of a robust error estimator to measure the quality of the solutions obtained.The approach used is based on the concept of constitutive relation error. This method consists in constructing admissible fields, thus ensuring the conservative and guaranteed aspect of the estimation of the error by reusing the maximum number of tools used in the finite elements framework. The ability to quantify the importance of the different sources of error (reduction and discretization) allows to control the main strategies of PGD resolution.Two strategies have been proposed in this work. The first was limited to post-processing a PGD solution to construct an estimate of the error committed, in a non-intrusively way for existing PGD codes. The second consists of a new PGD strategy providing an improved approximation associated with an estimate of the error committed. The various comparative studies are carried out in the context of linear thermal and elasticity problems.This work also allowed us to optimize the admissible fields construction methods by substituting the resolution of many similar problems by a PGD solution, exploited as a virtual chart.De nombreux problèmes de mécanique des structures nécessitent la résolution de plusieurs problèmes numériques semblables. Une approche itérative de type réduction de modèle, la Proper Generalized Decomposition (PGD), permet de déterminer l’ensemble des solutions en une fois, par l’introduction de paramètres supplémentaires. Cependant, un frein majeur à son utilisation dans le monde industriel est l’absence d’estimateur d’erreur robuste permettant de mesurer la qualité des solutions obtenues. L’approche retenue s’appuie sur le concept d’erreur en relation de comportement. Cette méthode consiste à construire des champs admissibles, assurant ainsi l’aspect conservatif et garanti de l’estimation de l’erreur en réutilisant le maximum d’outils employés dans le cadre éléments finis. La possibilité de quantifier l’importance des différentes sources d’erreur (réduction et discrétisation) permet de plus de piloter les principales stratégies de résolution PGD. Deux stratégies ont été proposées dans ces travaux. La première s’est principalement limitée à post-traiter une solution PGD pour construire une estimation de l’erreur commise, de façon non intrusive pour les codes PGD existants. La seconde consiste en une nouvelle stratégie PGD fournissant une approximation améliorée couplée à une estimation de l’erreur commise. Les diverses études comparatives sont menées dans le cadre des problèmes linéaires thermiques et en élasticité. Ces travaux ont également permis d’optimiser les méthodes de construction de champs admissibles en substituant la résolution de nombreux problèmes semblables par une solution PGD, exploitée comme un abaque

Recent advances in the control of PGD-based approximations

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Verification and effectivity of PGD model reduction

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Error estimation and adaptivity for PGD reduced models

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Une nouvelle stratégie de calcul de modèles réduits PGD basée sur l'erreur en relation de comportement

International audienceDans ce papier, nous introduisons un nouvel algorithme pour calculer un modèle réduit PGD (Proper Generalized Decomposition) basé sur la minimisation de l'erreur en relation de comportement. L'objectif de cette méthode est de procurer une meilleure estimation des modes PGD et un indicateur immédiat, robuste et garanti de l'erreur de réduction. On comparera cette méthode à l'ensemble des algorithmes classiques de calcul PGD sur un cas test de thermique transitoire unidimensionnel, proposé par S. Idelsohn. En particulier, on étudiera les limites de la PGD

Recent advances in error estimation and adaptivity for PGD reduced models

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Minimal CRE-PGD

National audienceUne nouvelle et prometteuse stratégie de réduction de modèle PGD est proposée, procurant une estimation de l'erreur de réduction immédiate et fiable. Basée sur la minimisation de l'erreur en relation de comportement, elle fournie un estimateur immédiat, utile pour contrôler la réduction de modèle. Dans ce poster, on a confronté cette stratégie à celles classiques de réduction PGD sur un cas test thermique instationnaire unidimensionnel

Towards simplified and optimized a posteriori error estimation using PGD reduced models

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