AFM, Maison de la Mécanique, 39/41 rue Louis Blanc - 92400 Courbevoie
Abstract
Dans cette communication, on propose un
algorithme basé sur la technique Least Angle Regression (LAR) pour construire une
représentation par chaos polynomial creux de la réponse d'un modèle mécanique dont les
paramètres d'entrée sont aléatoires. Le plan d'expériences est automatiquement enrichi
de sorte à éviter les problèmes se surapprentissage. On obtient au final une
représentation ne comportant qu'un faible nombre de termes non nuls, qui peuvent être
estimés au moyen d'un nombre réduit d'évaluations du modèle. L'algorithme est appliqué
au calcul des moments statistiques du tassement d'une fondation sur un sol dont le
module d'Young est modélisé par un champ aléatoire
