Reconstruction de sources aéroacoustiques par un modèle de grappes de monopôles à l’aide de l'inférence bayésienne et l'algorithme MCMC
Résumé
Dans le domaine de l'aéroacoustique, les sources de bruit reconstruites par antennerie microphonique ne peuvent représenter toute la complexité des phénomènes physiques qui les engendrent. Qu'il s'agisse de sources à la surface d'un objet ou dans le volume d'un écoulement turbulent, la taille du domaine de recherche peut rapidement devenir rédhibitoire en termes de coût de calcul et de complexité algorithmique. Dans ce contexte, nous présentons ici une méthode inverse qui se dispense de maillage via l'utilisation de grappes libres de sources ponctuelles monopolaires. L'avantage de ce modèle est qu’une fois bien corrélées et positionnées, les sources monopolaires sont capables de reproduire l'essentiel des propriétés acoustiques des sources de bruit principales, en évitant une recherche exhaustive superflue. La reconstruction des grappes de sources ponctuelles est basée sur l’inférence bayésienne. Elle traite le problème dans le cadre de processus stochastiques, ce qui nous permet d'introduire des informations \textit{a priori} des données mesurées et d’analyser les propriétés statistiques des résultats \textit{a posteriori}. Dans cette communication, nous présentons le principe et les développements analytiques du modèle de grappes de monopôles, basé sur un formalisme bayésien hiérarchique et une résolution par algorithme MCMC. Les premiers résultats de simulations numériques utilisant des sources \textit{a priori} simples sont aussi exposés.