Le problème inverse est une pratique assez courante en ingénierie, où le but est de déterminer les causes d’un certain phénomène à partir d’observations de ce dernier. Le phénomène mis en jeu est représenté par un modèle numérique, dont certaines composantes peuvent comporter une part de variabilité (voir [4]). Ici nous étudions la masse de fuel nécessaire pour effectuer une liaison fixée avec un avion commercial, en ne considérant que la phase de Croisière. Le but est, à partir de données de masses de fuel consommées en croisière, d’identifier de manière robuste la consommation spécifique de la motorisation en tenant compte de l’incertitude sur la vitesse de croisière et sur la finesse de l’avion.
Nous proposons une procédure d’estimation basée sur une méthode de maximum de vraisemblance, prenant en compte cette incertitude.
Inverse problem is a current practice in engineering where the goal is to identify parameters from observed data through numerical models. These numerical models, also called Simulators, are built to represent the phenomenon making possible the inference. However, such representation can include some part of variability or commonly called uncertainty (see [4]), arising from some variables of the model. The phenomenon we study is the fuel mass needed to link two given countries with a commercial aircraft, where we only consider the Cruise phase.
From a data base of fuel mass consumptions during the cruise phase, we aim at identifying the Specific Fuel Consumption () in a robust way, given the uncertainty of the cruise speed and the lift-to-drag ratio .
In this paper, we present an estimation procedure based on Maximum-Likelihood estimation, taking into account this uncertainty.
@article{AFST_2012_6_21_3_593_0, author = {Rachdi, Nabil and Fort, Jean-Claude and Klein, Thierry}, title = {Stochastic {Inverse} {Problem} with {Noisy} {Simulator.} {Application} to aeronautical model}, journal = {Annales de la Facult\'e des sciences de Toulouse : Math\'ematiques}, pages = {593--622}, publisher = {Universit\'e Paul Sabatier, Institut de math\'ematiques}, address = {Toulouse}, volume = {Ser. 6, 21}, number = {3}, year = {2012}, doi = {10.5802/afst.1346}, zbl = {1256.93119}, mrnumber = {3076413}, language = {en}, url = {http://archive.numdam.org/articles/10.5802/afst.1346/} }
TY - JOUR AU - Rachdi, Nabil AU - Fort, Jean-Claude AU - Klein, Thierry TI - Stochastic Inverse Problem with Noisy Simulator. Application to aeronautical model JO - Annales de la Faculté des sciences de Toulouse : Mathématiques PY - 2012 SP - 593 EP - 622 VL - 21 IS - 3 PB - Université Paul Sabatier, Institut de mathématiques PP - Toulouse UR - http://archive.numdam.org/articles/10.5802/afst.1346/ DO - 10.5802/afst.1346 LA - en ID - AFST_2012_6_21_3_593_0 ER -
%0 Journal Article %A Rachdi, Nabil %A Fort, Jean-Claude %A Klein, Thierry %T Stochastic Inverse Problem with Noisy Simulator. Application to aeronautical model %J Annales de la Faculté des sciences de Toulouse : Mathématiques %D 2012 %P 593-622 %V 21 %N 3 %I Université Paul Sabatier, Institut de mathématiques %C Toulouse %U http://archive.numdam.org/articles/10.5802/afst.1346/ %R 10.5802/afst.1346 %G en %F AFST_2012_6_21_3_593_0
Rachdi, Nabil; Fort, Jean-Claude; Klein, Thierry. Stochastic Inverse Problem with Noisy Simulator. Application to aeronautical model. Annales de la Faculté des sciences de Toulouse : Mathématiques, Série 6, Tome 21 (2012) no. 3, pp. 593-622. doi : 10.5802/afst.1346. http://archive.numdam.org/articles/10.5802/afst.1346/
[1] Barbillon (P.).— Méthodes d’interpolation à noyaux pour l’approximation de fonctions type boîte noire coûteuses. Thèse de doctorat, Université de Paris-Sud (2010).
[2] Billingsley (P.).— Convergence of probability measures. Wiley New York (1968). | MR | Zbl
[3] De Rocquigny (E.) and Cambier (S.).— Inverse probabilistic modelling of the sources of uncertainty: a non-parametric simulated-likelihood method with application to an industrial turbine vibration assessment. Inverse Problems in Science and Engineering, 17(7), p. 937-959 (2009). | Zbl
[4] de Rocquigny (E.), Devictor (N.) and Tarantola (S.) editors.— Uncertainty in industrial practice. John Wiley.
[5] Kuhn (E.).— Estimation par maximum de vraisemblance dans des problèmes inverses non linéaires. Thèse de doctorat, Université de Paris-Sud (2003).
[6] Ledoux (N.).— The concentration of measure phenomenon. AMS (2001). | Zbl
[7] Rachdi (N.), Fort (J.C.) and Klein (T.).— Risk bounds for new M-estimation problems. http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00537236_v2/ (submitted) (2012).
[8] Talagrand (M.).— Sharper bounds for Gaussian and empirical processes. The Annals of Probability, 22(1), p. 28-76 (1994). | MR | Zbl
[9] van der Vaart (A.W.).— Asymptotic statistics. Cambridge University Press (2000). | Zbl
[10] van der Vaart (A.W.) and Wellner (J.A.).— Weak Convergence and Empirical Processes. Springer Series in Statistics (1996). | MR | Zbl
[11] Wiener (N.).— The homogeneous chaos. American Journal of Mathematics, 60(4), p. 897-936 (1938). | JFM | MR | Zbl
Cité par Sources :