3 resultados para FEA simulations
Resumo:
Au Canada, les avalanches constituent le géorisque le plus dangereux en période hivernale. On enregistre annuellement d’importants coûts économiques et sociaux associés aux impacts de ce phénomène naturel. Par exemple, la fermeture de routes en cas de risque d’avalanche est estimée à 5 millions de dollars (Jamieson et Stethem, 2002). La prévision des avalanches est, de nos jours, la meilleure méthode afin d’éviter ces coûts. Au Canada, cela s’effectue de façon ponctuelle à l’aide de méthodes manuelles tel que le test de compression (CAA, 2014). Les modèles de simulation du couvert neigeux permettent d’étendre les prévisions à l’ensemble d’une région et ainsi, atteindre certains lieux difficilement accessibles pour l’homme. On tente actuellement d’adapter le modèle SNOWPACK aux conditions canadiennes et plusieurs études ont eu pour but d’améliorer les simulations produites par celui-ci. Cette étude vise donc également l’amélioration des simulations par l’intégration des paramètres de végétation. L’objectif de l’étude est de paramétrer, pour la première fois, le module de végétation de SNOWPACK avec les données récoltées dans la réserve faunique des Chic-Chocs. Nous pourrons ainsi évaluer l’impact de la végétation sur la modélisation du couvert nival. Nous avons donc, lors de sorties de terrain, recueillis les données de neige et de végétation au niveau de quatre sites d’étude. Nous avons par la suite réalisé les simulations avec SNOWPACK et comparer les résultats des simulations avec et sans végétation aux données de terrain. L’étude nous révèle que le modèle diminue la quantité de neige au sol ainsi que la densité du manteau neigeux en présence de végétation. De plus nous avons pu constater que l’inclusion du module de végétation permet d’obtenir des données qui se rapprochent davantage de ce qui a été observé sur le terrain.
Resumo:
Le caribou de Peary, désigné en voie de disparition, n’est pas épargné par les changements climatiques. Par le passé, des hivers successifs caractérisés par des conditions météorologiques extrêmes ont entrainé des déclins importants de population en quelques années, pouvant aller jusqu’à 98 %. L’augmentation des épisodes de redoux hivernaux et de pluies sur neige réduit les conditions d’accès à la nourriture de cette sous-espèce. Ces conditions ont pour conséquence d’augmenter la densité des couches de neige dans le manteau neigeux, ce qui empêche le caribou d’avoir accès au fourrage couvrant le sol en hiver. Dans cet esprit, l’outil de spatialisation de SNOWPACK dans l’Arctique (OSSA) développé dans Ouellet et al. (2016) permet la spatialisation des conditions d’accès à la nourriture du caribou de Peary en utilisant le modèle de simulation du couvert nival SNOWPACK. Le paramètre du couvert nival utilisé est l’épaisseur cumulée au-delà d’un seuil fixe de densité durant la saison hivernale (ECD). L'OSSA fournit un résultat d’une résolution spatiale de 32 km puisque les données météorologiques utilisées sont les données de réanalyses du North American Regional Reanalysis (NARR) qui possède une résolution de 32 km. Cette résolution grossière ne permet pas de documenter et prédire la migration locale des différentes populations sur les îles de l'archipel arctique canadien. L’objectif principal de ce projet est donc d’évaluer le potentiel d'une approche de raffinement spatial de l'OSSA à une résolution de 1 km. Afin d’affiner la résolution spatiale de la simulation de l’ECD, des données de pente et de l’albédo du sol à une résolution de 1 km ont été utilisées. Avant d’effectuer les simulations à haute résolution, la sensibilité de l’ECD à ces deux paramètres du terrain a été testée. Les simulations préliminaires ont permis de démontrer que plus la pente est élevée, plus l’ECD sera faible. Également, il a été identifié que la pente va affecter l’ECD à partir d’un seuil de 3 degré. L’albédo du sol a aussi un impact significatif sur l’ECD, mais à un niveau moins important que la pente. Finalement, la comparaison des résultats à faible et haute résolution a pu démontrer que l’approche de raffinement spatial appliquée permet d’obtenir une information plus détaillée des conditions d’accès à la nourriture du caribou de Peary. Les résultats d’ECD obtenus à 1 km de résolution montrent des écarts avec l’ECD à 32 km de résolution pouvant dépasser les 2000 cm. Finalement, cette étude montre l’intérêt d’automatiser cette approche afin de pouvoir spatialiser les conditions d’accès à la nourriture à une résolution de 1 km et de prédire certaines micro-variabilités dans les déplacements futurs des caribous de Peary en fonction des changements climatiques.
Resumo:
La vitesse des ondes de cisaillement est généralement mesurée en laboratoire en utilisant des éléments piézoélectriques comme les bender elements (BE). Cependant, ces techniques présentent certains problèmes au niveau de l’émission à la fois des ondes primaires et de cisaillement, les effets de champ proche, les effets de bords, et l’incertitude au niveau de l’interprétation du signal. Une nouvelle technique, baptisée technique des anneaux piézoélectriques (P-RAT) a été développée dans le laboratoire géotechnique de l'Université de Sherbrooke afin de minimiser / éliminer les difficultés associées aux autres techniques, en particulier, la pénétration des échantillons, obligatoire pour la technique BE. Cette étude présente une description de la technique P-RAT ainsi que les résultats des simulations numériques réalisées avec le code informatique COMSOL afin d'étudier l'interaction entre les composantes du P-RAT et l'échantillon testé (sol ou solide). L’étude démontre l’efficacité du concept de la méthode P-RAT et présente des modifications pour améliorer la fiabilité et la performance de la méthode P-RAT afin d’étendre son applicabilité dans le domaine du génie civil. L’implémentation de la dernière génération de P-RAT dans une cellule triaxiale et une autre œdométrique était l’aboutissement de cette étude.