Réponse sismique des structures à amortissement incertain

Abstract

L'objectif principal du travail élaboré dans cette thèse est le développement d'une procédure pour la prise en compte de l'effet des incertitudes liées à l'amortissement sur les valeurs de DCF et donc implicitement sur les réponses des structures notamment celle caractérisées par des niveaux d'amortissement supérieur à 5%. Dans contexte, une nouvelle méthode pour la prédiction des valeurs de DCF a été proposée en utilisant les réseaux de neurones artificiels (RNA). Cette technique a été utilisée pour l'estimation des valeurs de DCF associées aux Règles Parasismiques Algérienne (RPA) avec la prise en compte des incertitudes inhérentes à l'amortissement. La technique de Monte Carlo a été utilisée pour générer les distributions probabilistes de valeurs d'amortissement aléatoires suivant une loi de probabilité log normale dont le choix a été fait sur la base des résultats empiriques. La régression non linière a été aussi utilisée pour la proposition d'une nouvelle formule analytique capable d'estimer les valeurs de DCF avec la prise en compte des incertitudes sur ξ. Les résultats obtenus par les deux méthodes sont comparés. Le RNA constitue une nouvelle méthode d'estimation des valeurs précises de DCF, l'approche proposée est originale et le résultats associés sont intéressant et prometteurs. Une partie du travail était consacré à l'estimation du DCF en tenant compte de l'incertitude inhérente à l'amortissement pour l'EC8 et une formule analytique a été proposée dans ce cadre. Enfin, des conclusions et des perspectives sont tirées à lumière des résultats obtenues.