Orientation générale


RECHERCHE


Les simulateurs numériques de phénomènes physiques ont atteint un réalisme qui en fait des outils largement utilisés dans les phases de prise de décisions, particulièrement pour des tâches d’optimisation ou d’estimation de risques. Mais leur complexité (nombre de paramètres, temps de calcul, nombre de disciplines) devient paradoxalement une entrave à leur utilisation. On constate dans le monde industriel et scientifique un besoin récent de méthodologies d’aide à leur exploitation. Des outils mathématiques évolués doivent alors être construits autour de ces simulateurs (apprentissage statistique, analyse de données, plans d’expériences numériques, optimisation). Les 4 exemples suivants font actuellement l’objet d’études avec contrats dans l’équipe. Dans tous ces cas, les outils de simulation directe (le plus souvent des codes de CFD ou de mécanique du solide, mais aussi des simulateurs multi-physique) sont trop lourds et complexes pour être utilisés intensivement :



  • Optimisation du poids d’un véhicule avec la contrainte de satisfaire les normes de crash;

  • Evaluation d’impacts environnementaux d’une installation industrielle (codes CFD pour la propagation des pollutions, incertitudes importantes sur les facteurs influents), optimisation des installations pour minimiser le risque ;

  • Evaluation du risque de dépassement de température critique dans un réacteur nucléaire en cas de rupture du circuit primaire de refroidissement (évaluation d’évènements rares) ;

  • Calage d’un simulateur de production pétrolière au vu de la mesure d’une production antérieure (problème inverse).

L'équipe de recherche CROCUS développe des méthodes mathématiques pour l’exploitation de simulateurs multi-physique. Elle fournit des outils informatiques supports aux activités d’ingénierie de conception (un axe de recherche transverse du LSTI). Elle se développe autour de trois thèmes : propagation d’incertitudes dans les simulateurs, optimisation multidisciplinaire en présence d’incertitudes et fusion de modèles.


L'équipe développe une recherche motivée par les besoins industriels, et donc en partenariat fort avec l'industrie. Notons que l'équipe a porté deux projets nationaux : le projet DICE regroupant divers partenaires industriels et académiques et le projet Optimisation Multi-Disciplinaire (OMD), retenu par l’ANR en 2005 et classé projet phare de l'ANR en 2009. Les collaborations scientifiques concernent des laboratoires publics (Université d'Orsay, Université Joseph Fourier, Université de Floride, IFP, IRSN...) et des entreprises industrielles (Renault, EDF, Total...).


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ENSEIGNEMENT


De nature transverse et appliquée, le département 3MI se situe stratégiquement entre le monde académique et celui de l’industrie. Ses orientations sont en phase avec l’évolution du métier d’ingénieur marqué par le rôle toujours plus grand qu’y jouent les mathématiques, conjuguées avec d’autres disciplines, dans l’analyse et le contrôle des systèmes complexes.


Le département a une activité de formation conséquente dans toutes les années du cycle Ingénieur Civil des Mines, cycle phare de l'École des Mines de Saint-Etienne (ENSM-SE). Il base son enseignement sur l’utilisation des mathématiques dans le métier d’ingénieur, et développe de façon récurrente des pédagogies innovantes. Il assure en outre l’interface entre l’école et l’ISFA de Lyon permettant aux élèves ingénieurs de briguer le titre d’actuaire dans des conditions optimales. Il assure, conjointement avec l’université Jean Monnet, la réalisation du master recherche « Modélisation Mathématique et Applications », et a la responsabilité de l'option « Mathématiques Appliquées » de l'ENSM-SE, ouverte en septembre 2008.


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