Des outils numériques innovants pour mieux évaluer le risque sismique et la sécurité structurelle des bâtiments
Les ingénieurs anticipent une réponse inélastique des bâtiments lors d'un tremblement de terre, en d'autres termes que les bâtiments absorbent une partie de l'énergie sismique. Dans la plupart des cas, il est difficile de déterminer le niveau de confiance de la prévision numérique de cette réaction inélastique. Le projet NOUS (Probabilistic inverse models for assessing the predictive accuracy of inelastic seismic numerical analyses), financé par l'UE, a utilisé une approche innovante, basée sur la théorie probabiliste inverse pour évaluer l'incertitude de modélisation des analyses numériques d'un séisme inélastique. Le projet s'appuie sur l'idée que les forces d'amortissement qui doivent être introduits dans l'analyse temporelle d'un séisme inélastique peuvent refléter l'incertitude intrinsèque du modèle inélastique structurel. Les partenaires du projet ont étudié ces forces d'amortissement fréquemment calculés par la méthode d'amortissement de Rayleigh. Un examen des calculs d'amortissement de Rayleigh a ainsi montré que le contrôle du taux d'amortissement qui résulte d'un tel amortissement à travers l'analyse temporelle du séisme inélastique peut se révéler compliqué. L'équipe du projet a donc proposé une nouvelle technique analytique qui permet le contrôle optimal des taux d'amortissement. Elle s'est ensuite appuyé sur cette méthode pour effectuer une analyse probabiliste de la sensibilité et quantifier l'impact de l'incertitude des taux d'amortissement sur les paramètres de la demande d'ingénierie, pertinents pour une conception basée sur la performance. Les chercheurs ont développé un modèle structurel probabiliste non-linéaire pour une structure en béton armé testée sur une table vibrante. Ils ont également utilisé des simulations Monte Carlo possédant des protocoles d'échantillonnages efficaces capables de propager l'incertitude initiale des forces d'amortissement dans une méthode évolutive. Afin d'évaluer l'exactitude des prévisions de ces modèles numériques d'un séisme inélastique, l'équipe du projet a élaboré une approche probabiliste inverse ou bayésienne. Elle s'est également intéressée aux structures en béton armé pour aborder la question de la réduction de l'incertitude intrinsèque du modèle. Les outils du projet permettront ainsi d'évaluer l'exactitude des prévisions des modèles numériques servant à simuler la réaction de structures non linéaires dans les régions sismiques tout en améliorant les méthodes de gestion du risque sismique. Ces outils auront aussi un impact sur la conception ou l'adaptation des bâtiments, sur les compagnies d'assurance pour définir leurs politiques d'assurance et sur les équipes de sauvetage voulant sauver des vies après un séisme.
Mots‑clés
Risque sismique, sécurité structurelle, NOUS, modèle probabiliste inversé, analyse numérique d'un séisme inélastique
