Nous introduisons et développons dans cette thèse un nouveau type de méthodes Volumes Finis d'ordre très élevé pour les systèmes hyperboliques de lois de conservations. Appelée MOOD pour Multidimensional Optimal Order Detection, elle permet de réaliser des simulations très précises en dimensions deux et trois sur maillages non-structurés.
La conception d'une telle méthode est rendue délicate par l'apparition de singularités dans la solution (chocs, discontinuités de contact) pour lesquelles des phenomènes parasites (oscillations, création de valeurs non physiques...) sont générés par l'approximation d'ordre élevé. L'originalité de cette thèse réside dans le traitement de ces problèmes. A l'opposé des méthodes classiques qui essaient de contrôler ces phénomènes indésirables par une limitation a priori, nous proposons une approche de traitement a posteriori basée sur une décrémentation locale de l'ordre du schéma. Nous montrons en particulier que ce concept permet très simplement d'obtenir des propriétés qui sont habituellement difficiles à prouver dans le cadre multi-dimensionel non-structuré (préservation de la positité par exemple). La robustesse et la qualité de la méthode MOOD ont été prouvées sur de nombreux tests numériques en 2D et 3D. Une amélioration significative des ressources informatiques (CPU et stockage mémoire) nécessaires à l'obtention de résultats équivalents aux méthodes actuelles a été démontrée.We introduce and develop in this thesis a new type of very high-order Finite Volume methods for hyperbolic systems of conservation laws. This method, named MOOD for Multidimensional Optimal Order Detection, provides very accurate simulations for two- and three-dimensional unstructured meshes.
The design of such a method is made delicate by the emergence of solution singularities (shocks, contact discontinuities) for which spurious phenomena (oscillations, non-physical values creation, etc.) are generated by the high-order approximation.
The originality of this work lies in a new treatment for theses problems. Contrary to classical methods which try to control such undesirable phenomena through an a priori limitation, we propose an a posteriori treatment approach based on a local scheme order decrementing. In particular, we show that this concept easily provides properties that are usually difficult to prove in a multidimensional unstructured framework (positivity-preserving for instance). The robustness and quality of the MOOD method have been numerically proved through numerous test cases in 2D and 3D, and a significant reduction of computational resources (CPU and memory storage) needed to get state-of-the-art results has been shown
