CE TRAVAIL SE PROPOSE D'ETUDIER DES OUTILS PERMETTANT DE MODELISER ET D'IDENTIFIER DES SYSTEMES MECANIQUES NON LINEAIRES. NOUS CONSIDERONS AU DEPART DES NON-LINEARITES ANALYTIQUES. LA THEORIE DE LA FORME NORMALE SERA UN OUTIL PRIVILEGIE DE CETTE ETUDE. NOUS MONTRERONS COMMENT GRACE A ELLE, NOUS POUVONS RETROUVER LES RESULTATS CLASSIQUES OBTENUS AILLEURS PAR D'AUTRES METHODES ANALYTIQUES OU NUMERIQUES: LIEN ENTRE FREQUENCE ET CONDITIONS INITIALES, PRISE EN COMPTE DES RESONANCES, DEFINITIONS DE NOMBREUSES FAMILLES DE MODES NON LINEAIRES (DES MODES NORMAUX NON LINEAIRES (NNM), DES MODES NORMAUX A L'UNISSON (SNM)...) ANALYSE DE LEUR STABILITE PAR LA TRANSFORMATION DE POINCARE, ANALYSE DES PHENOMENES DE BIFURCATION SERONT POSSIBLES POUR DES SYSTEMES AUTONOMES A NOMBRE FINI DE DEGRES DE LIBERTE, DANS UN CADRE HAMILTONIEN OU PLUS GENERAL. LE CALCUL NUMERIQUE EFFECTIF DE SOLUTIONS PERIODIQUES SERA MENE POUR DES SITUATIONS NON REGULIERES: EQUATIONS AVEC RETARD, EQUATIONS AVEC DISCONTINUITES. LE PROBLEME DU CALCUL APPROCHE ET DE LA GESTION DE L'ERREUR SERA ABORDE AVEC LE PROBLEME DES GRANDES AMPLITUDES. NOUS VERRONS ENSUITE COMMENT L'ON PEUT PRENDRE EN COMPTE L'AMORTISSEMENT ET LES PHENOMENES DE FORCING PERIODIQUE D'UN SYSTEME DISCRET. NOUS GENERALISERONS LA SYNTHESE MODALE AU CAS DE STRUCTURES NON LINEAIRES DE FACON NATURELLE. NOUS TRAITERONS LE CAS D'EXCITATIONS PARAMETRIQUES DE TELS SYSTEMES, EN METTANT EN AVANT LE TRAITEMENT DES EQUATIONS DE MATHIEU, ET DE HILL. NOUS INTRODUISONS ENSUITE LA NOTION DE MODES COMPLEXES NON LINEAIRES. LA TRANSFORMATION NORMALE SERA ADAPTEE AU TRAITEMENT D'EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES DE LA MECANIQUE (EQUATION DE POUTRES VIBRANTES, VIBRATION DE PLAQUES SELON LE MODELE DE VON KARMAN); NOUS PROPOSERONS D'UTILISER CET OUTIL POUR MODELISER LES PHENOMENES NON LINEAIRES SUR DES SYSTEMES CONNUS, APRES UTILISATION DES TECHNIQUES DE DISCRETISATION OU NOUS TENTERONS UNE APPROCHE DE LA THEORIE DE LA FORME NORMALE DIRECTEMENT SUR LES EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES MODELISANT LA STRUCTURE. NOUS EVOQUERONS POUR TERMINER LES COMPORTEMENTS COMPLEXES DE SYSTEMES DISCRETS A PETIT NOMBRE DE DEGRES DE LIBERTE, ET NOUS MONTRERONS QUE SI LA TRANSFORMATION NORMALE EST UN OUTIL ADAPTE A LA DESCRIPTION (DE TRANSITIONS VERS DES COMPORTEMENTS COMPLEXES) A LA CONSTRUCTION DE GRANDEURS INTRODUISANT UNE MANIERE D'ORDRE DANS CES COMPORTEMENTS COMPLEXES (EXPOSANTS DE LYAPUNOV, NOMBRE DE ROTATION) D'UN POINT DE VUE THEORIQUE, LE CALCUL EFFECTIF DES CYCLES DANS LA TRANSITION EST BIAISE PAR LE PROBLEME POSE PAR LE CALCUL EN GRANDES AMPLITUDES. NOUS PROPOSONS ALORS DES METHODES NUMERIQUES ET L'ETUDE D'EXEMPLES SIMPLES D'OSCILLATEURS DANS L'OPTIQUE DE LA CONTROLABILITE DE SYSTEMES CHAOTIQUES. NOUS SIGNALERONS L'EXISTENCE DE TRAVAUX PERMETTANT D'OUVRIR UNE VOIE VERS LA CONSTRUCTION DE LA THEORIE DANS LE CAS D'EXCITATIONS ALEATOIRES OU DISCONTINUES. TOUT AU LONG DE CE TRAVAIL DES ELEMENTS DE COMPARAISON AVEC DES METHODES TANT ANALYTIQUES QUE NUMERIQUES, PERMETTRONT UN PASSAGE EN REVUE DE NOMBREUSES METHODES UTILES DANS L'ETUDE DE SYSTEMES MECANIQUES DYNAMIQUES ET NON LINEAIRES. NOUS SIGNALERONS LES PERSPECTIVES DE DEVELOPPEMENT DE CE TRAVAIL

Des systèmes dynamiques avec petit nombre de degrés de liberté et non-linéarité irrégulière sont étudiés. Les possibilités, mais surtout les limites, d'une superposition modale pour des problèmes linéaires de vibro-impact sont mises en évidence et illustrées sur le choc entre solides rigides. L'effet sur la dynamique d'un système de la présence de discontinuités de type impact ou friction dans les équations du mouvement est discuté à partir de méthodes analytiques, et en particulier la stabilité de réponses périodiques singulières est examinée dans un cadre général à un degré de liberté. D'autre part, les propriétés de convergence de schémas numériques adaptés aux systèmes mécaniques avec contrainte unilatérale sont comparées à la fois par des résultats théoriques donnant des estimations de l'erreur commise, et par des simulations numériques sur un exemple pour lequel une solution de référence est connue. L'étude se focalise notamment sur le comportement de ces différentes méthodes en présence de solutions possédant des suites infinies de chocs. Enfin, deux applications d'ingénierie pouvant être représentées par des modèles à non-linéarité irrégulières sont traitées : la première consiste en l'identification d'un grésillement parasite dans une boîte de vitesses à partir de la prise en compte de jeux mécaniques, et la seconde est consacrée à la mise en place d'une nouvelle modélisation du contact entre un solide indéformable et un sol, intégrant des phénomènes plastiques, destinée à être utilisée pour des simulations déboulements rocheux.

Le travail présenté traite des problèmes de la modélisation et de l'identification des systèmes non linéaires. En faisant référence à un processus (système entraîné par un moteur pas à pas), nous avons élaboré, en s'appuyant sur les équations décrivant son fonctionnement, une représentation dans l'espace d'état permettant de définir ses grandeurs d'entrées, de sorties ainsi que de son état. Cette description nous conduisant à un modèle fortement non linéaire, nous déterminons, à partir d'hypothèses simplificatrices faites sur les non linéarités du système, un modèle linéarise. En s'appuyant sur cette nouvelle représentation, nous avons élaboré des méthodes d'identification, basées sur la réponse du processus pour une consigne d'entrée donnée. Elles consistent, à partir d'informations reçues sur le système, à choisir des points particuliers dont les caractéristiques conduisent de façon rapide et précise à la connaissance des paramètres du modèle linéarisé. Les algorithmes d'identification étant très sensibles aux bruits, nous déterminons une méthode de filtrage nécessaire à l'élimination de ces parasites après avoir présenté auparavant le dispositif nécessaire à l'obtention et à la mémorisation des informations recueillies sur le processus. Ensuite, nous sélectionnons, en fonction du filtre choisi, l'algorithme d'identification le mieux adapté à la détermination des paramètres du modèle décrivant l'actionneur.

L’identification est une étape essentielle dans l'élaboration d'un modèle de comportement. Compte-tenu de la structure des modèles, cette étape reste souvent empirique. L’objet de ce travail est d'aborder ce problème de façon générale dans l'objectif d'élaborer des outils spécifiques à l'identification des lois de comportement non linéaires. La première partie de ce travail est consacrée à l'identification d'une grandeur essentielle dans la modélisation: le seuil d'élasticité. Pour cela nous proposons l'utilisation de la transformée de Hough, méthode issue des techniques du traitement d'image. Dans la seconde partie, nous abordons le problème plus général de l'identification de fonctions constitutives. Pour cela, des outils pratiques sont mis en place à partir de méthodes classiques d'optimisation. Une réflexion est menée sur la fiabilité et le degré de complexité de mise en œuvre de ces méthodes. Nous présentons alors un certain nombre d'applications réalisées à partir d'exemples tires de la plasticité des métaux et des sols, et nous traitons de l'identification de problèmes d'emboutissage. Ces applications sont l'occasion de mieux juger de l'opportunité des différentes méthodes utilisées

L'identification des systèmes dynamiques non linéaires à partir d'un ensemble de données entrée/sortie est d'une importance fondamentale pour les applications pratiques puisque beaucoup de systèmes physiques possèdent des caractéristiques non linéaires. La structure du modèle de Volterra peut être utilisée pour représenter une classe générale de systèmes non linéaires. Cependant, l'usage pratique d'une telle représentation est souvent limité à cause du grand nombre de paramètres associé à une telle structure. Pour pallier à cet inconvénient, plusieurs solutions sont proposées dans cette thèse. La première utilise des développements en série des différents noyaux sur des bases de fonctions orthogonales. La deuxième est basée sur l'utilisation de techniques faisant appel à des décompositions d'ordre réduit des tenseurs relatifs aux noyaux d'ordre supérieur ou égal à trois. Diverses bases de fonctions (Laguerre, Kautz et Bases Orthogonales Généralisées (BOG)) sont tout d'abord étudiées en vue de leur utilisation pour la modélisation des systèmes linéaires puis pour la représentation des noyaux de modèle de Volterra. Le problème d'identification comporte plusieurs volets : détermination des pôles caractéristiques des bases de fonctions orthogonales, de l'ordre des développements des différents noyaux, des coefficients de Fourier du développement et de l'incertitude relative à ces coefficients. Une représentation d'état associée à un développement sur une base de fonctions orthogonales généralisées est développée puis utilisée pour la construction de prédicteurs de la sortie du système ainsi modélisé. Ensuite, plusieurs décompositions tensorielles sont étudiées. La décomposition PARAFAC est plus particulièrement considérée. Des modèles de Volterra à complexité réduite inspirés de cette technique sont proposés. En considérant le noyau quadratique de Volterra comme une matrice et les autres noyaux comme des tenseurs d'ordres supérieurs à deux, nous utilisons une décomposition à l'aide des valeurs singulières (SVD) pour le noyau quadratique et la décomposition PARAFAC pour les noyaux d'ordres supérieurs à deux afin de construire le modèle réduit de Volterra appelé SVD-PARAFAC-Volterra. Un nouvel algorithme appelé ARLS (Alternating Recursive Least Squares) est présenté. Cet algorithme essentiellement basé sur la technique RLS appliquée d'une manière alternée estime les paramètres de tels modèles de Volterra. Enfin, de nouvelles méthodes d'identification robuste dites à erreur bornée sont présentées. Elles sont utilisées pour l'identification de modèles linéaires issus des BOG, travail qui vise à étendre au cas des systèmes non linéaires incertains des résultats obtenus récemment pour des systèmes linéaires incertains. Parmi les techniques d'identification à erreur bornée présentées, l'approche polytopique est plus particulièrement considérée. Cette approche nous permet d'estimer les intervalles d'incertitude des coefficients de Fourier du développement sur les différentes bases orthogonales étudiées. Ces mêmes méthodes d'identification sont utilisées aussi afin d'identifier les intervalles d'incertitude des paramètres du modèle SVD-PARAFAC-Volterra. Les méthodes proposées permettent de réaliser une importante réduction de complexité numérique et un gain en temps de calcul considérables.