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L’objectif principal de la thèse est de développer une démarche probabiliste pour l’évaluation de la fiabilité structurale des ouvrages hydrauliques en remblai vis-à-vis du mécanisme de glissement, qui constitue l’état-limite conditionnant la géométrie de ces ouvrages. Le développement d’une telle démarche nécessite de traiter trois questions scientifiques principales : | L’objectif principal de la thèse est de développer une démarche probabiliste pour l’évaluation de la fiabilité structurale des ouvrages hydrauliques en remblai vis-à-vis du mécanisme de glissement, qui constitue l’état-limite conditionnant la géométrie de ces ouvrages. Le développement d’une telle démarche nécessite de traiter trois questions scientifiques principales : |
Version du 22 mai 2017 à 10:12
Thèse : Analyse par éléments finis stochastiques de la fiabilité des barrages en remblai vis-à-vis du risque de glissement
L’objectif principal de la thèse est de développer une démarche probabiliste pour l’évaluation de la fiabilité structurale des ouvrages hydrauliques en remblai vis-à-vis du mécanisme de glissement, qui constitue l’état-limite conditionnant la géométrie de ces ouvrages. Le développement d’une telle démarche nécessite de traiter trois questions scientifiques principales :
- l’élaboration d’un modèle hydromécanique pour l’évaluation déterministe de la stabilité de l’ouvrage vis-à-vis du mécanisme de glissement ;
- la modélisation probabiliste de la variabilité spatiale des propriétés mécaniques et hydrauliques des matériaux constituant le remblai ;
- le couplage mécano-fiabiliste intégrant les modèles de variabilité spatiale au modèle hydromécanique.
Pour plus de détail sur cette thèse : Analyse par éléments finis stochastiques de la fiabilité des barrages en remblai vis-à-vis du risque de glissement
MOTS CLÉS : barrage en remblai, éléments finis stochastiques, champs aléatoires, géostatistique, fiabilité, Monte-Carlo
Thèse d’Anthony Mouyeaux soutenue le 31 janvier 2017.
Document prochainement téléchargeable librement.
Contact : Irstea - UR RECOVER - Equipe G2DR