Forced Response of Mistuned Bladed Disks: Quantitative Validation of the Asymptotic Description

The effect of small mistuning in the forced response of a bladed disk is analyzed using a recently introduced methodology: the asymptotic mistuning model. The asymptotic mistuning model is an extremely reduced, simplified model that is derived directly from the full formulation of the mistuned bladed disk using a consistent perturbative procedure based on the relative smallness of the mistuning distortion. A detailed description of the derivation of the asymptotic mistuning model for a realistic bladed disk configuration is presented. The asymptotic mistuning model results for several different mistuning patterns and forcing conditions are compared with those from a high-resolution finite element model. The asymptotic mistuning model produces quantitatively accurate results, and, probably more relevant, it gives precise information about the factors (tuned modes and components of the mistuning pattern) that actually play a role in the vibrational forced response of mistuned bladed disks.

Asymptotic and computational analysis of mistuning effects on the dynamics of bladed disks

Es bien conocido que las pequeñas imperfecciones existentes en los álabes de un rótor de turbomaquinaria (conocidas como “mistuning”) pueden causar un aumento considerable de la amplitud de vibración de la respuesta forzada y, por el contrario, tienen típicamente un efecto beneficioso en el flameo del rótor. Para entender estos efectos se pueden llevar a cabo estudios numéricos del problema aeroelástico completo. Sin embargo, el cálculo de “mistuning” usando modelos de alta resolución es una tarea difícil de realizar, ya que los modelos necesarios para describir de manera precisa el componente de turbomáquina (por ejemplo rotor) tienen, necesariamente, un número muy elevado de grados de libertad, y, además, es necesario hacer un estudio estadístico para poder explorar apropiadamente las distribuciones posibles de “mistuning”, que tienen una naturaleza aleatoria. Diferentes modelos de orden reducido han sido desarrollados en los últimos años para superar este inconveniente. Uno de estos modelos, llamado “Asymptotic Mistuning Model (AMM)”, se deriva de la formulación completa usando técnicas de perturbaciones que se basan en que el “mistuning” es pequeño. El AMM retiene sólo los modos relevantes para describir el efecto del mistuning, y permite identificar los mecanismos clave involucrados en la amplificación de la respuesta forzada y en la estabilización del flameo. En este trabajo, el AMM se usa para estudiar el efecto del “mistuning” de la estructura y de la amortiguación sobre la amplitud de la respuesta forzada. Los resultados obtenidos son validados usando modelos simplificados del rotor y también otros de alta definición. Además, en el marco del proyecto europeo FP7 "Flutter-Free Turbomachinery Blades (FUTURE)", el AMM se aplica para diseñar distribuciones de “mistuning” intencional: (i) una que anula y (ii) otra que reduce a la mitad la amplitud del flameo de un rotor inestable; y las distribuciones obtenidas se validan experimentalmente. Por último, la capacidad de AMM para predecir el comportamiento de flameo de rotores con “mistuning” se comprueba usando resultados de CFD detallados. Abstract It is well known that the small imperfections of the individual blades in a turbomachinery rotor (known as “mistuning”) can cause a substantial increase of the forced response vibration amplitude, and it also typically results in an improvement of the flutter vibration characteristics of the rotor. The understanding of these phenomena can be attempted just by performing numerical simulations of the complete aeroelastic problem. However, the computation of mistuning cases using high fidelity models is a formidable task, because a detailed model of the whole rotor has to be considered, and a statistical study has to be carried out in order to properly explore the effect of the random mistuning distributions. Many reduced order models have been developed in recent years to overcome this barrier. One of these models, called the Asymptotic Mistuning Model (AMM), is systematically derived from the complete bladed disk formulation using a consistent perturbative procedure that exploits the smallness of mistuning to simplify the problem. The AMM retains only the essential system modes that are involved in the mistuning effect, and it allows to identify the key mechanisms of the amplification of the forced response amplitude and the flutter stabilization. In this work, AMM methodolgy is used to study the effect of structural and damping mistuning on the forced response vibration amplitude. The obtained results are verified using a one degree of freedom model of a rotor, and also high fidelity models of the complete rotor. The AMM is also applied, in the frame of the European FP7 project “Flutter-Free Turbomachinery Blades (FUTURE)”, to design two intentional mistuning patterns: (i) one to complete stabilize an unstable rotor, and (ii) other to approximately reduce by half its flutter amplitude. The designed patterns are validated experimentally. Finally, the ability of AMM to predict the flutter behavior of mistuned rotors is checked against numerical, high fidelity CFD results.

The asymptotic distribution of canonical correlations and vectors in higher-order cointegrated models

The study of the large-sample distribution of the canonical correlations and variates in cointegrated models is extended from the first-order autoregression model to autoregression of any (finite) order. The cointegrated process considered here is nonstationary in some dimensions and stationary in some other directions, but the first difference (the “error-correction form”) is stationary. The asymptotic distribution of the canonical correlations between the first differences and the predictor variables as well as the corresponding canonical variables is obtained under the assumption that the process is Gaussian. The method of analysis is similar to that used for the first-order process.

One-sided asymptotic inferences for a proportion.

Two-sided asymptotic confidence intervals for an unknown proportion p have been the subject of a great deal of literature. Surprisingly, there are very few papers devoted, like this article, to the case of one tail, despite its great importance in practice and the fact that its behavior is usually different from that of the case with two tails. This paper evaluates 47 methods and concludes that (1) the optimal method is the classic Wilson method with a correction for continuity and (2) a simpler option, almost as good as the first, is the new adjusted Wald method (Wald's classic method applied to the data increased in the values proposed by Borkowf: adding a single imaginary failure or success).

Sur les tests lisses d'ajustement dans le context des series chronologiques

La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

Sur les tests lisses d'ajustement dans le context des series chronologiques

La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

Asymptotic estimation of errors and derivatives for the numerical solution of ordinary differential equations,

"Supported in part by contract US AEC AT(11-1)2383."

Asymptotic properties of stationary sequences.

Bibliography: p. 146.

Second-growth western white pine stands : site index and species changes, normality percentage trends, mortality /

Includes bibliographical references (p. 58-60).

Copulas in QTL mapping

The standard variance components method for mapping quantitative trait loci is derived on the assumption of normality. Unsurprisingly, statistical tests based on this method do not perform so well if this assumption is not satisfied. We use the statistical concept of copulas to relax the assumption of normality and derive a test that can perform well under any distribution of the continuous trait. In particular, we discuss bivariate normal copulas in the context of sib-pair studies. Our approach is illustrated by a linkage analysis of lipoprotein(a) levels, whose distribution is highly skewed. We demonstrate that the asymptotic critical levels of the test can still be calculated using the interval mapping approach. The new method can be extended to more general pedigrees and multivariate phenotypes in a similar way as the original variance components method.

Rank test of location optimal for hyperbolic secant distribution

There are at least two reasons for a symmetric, unimodal, diffuse tailed hyperbolic secant distribution to be interesting in real-life applications. It displays one of the common types of non normality in natural data and is closely related to the logistic and Cauchy distributions that often arise in practice. To test the difference in location between two hyperbolic secant distributions, we develop a simple linear rank test with trigonometric scores. We investigate the small-sample and asymptotic properties of the test statistic and provide tables of the exact null distribution for small sample sizes. We compare the test to the Wilcoxon two-sample test and show that, although the asymptotic powers of the tests are comparable, the present test has certain practical advantages over the Wilcoxon test.

Asymptotic bifurcation results for quasilinear elliptic operators

We develop results for bifurcation from the principal eigenvalue for certain operators based on the p-Laplacian and containing a superlinear nonlinearity with a critical Sobolev exponent. The main result concerns an asymptotic estimate of the rate at which the solution branch departs from the eigenspace. The method can also be applied for nonpotential operators.

Asymptotic theory of time varying networks with memory and heterogeneous activation pattern

In this thesis work we develop a new generative model of social networks belonging to the family of Time Varying Networks. The importance of correctly modelling the mechanisms shaping the growth of a network and the dynamics of the edges activation and inactivation are of central importance in network science. Indeed, by means of generative models that mimic the real-world dynamics of contacts in social networks it is possible to forecast the outcome of an epidemic process, optimize the immunization campaign or optimally spread an information among individuals. This task can now be tackled taking advantage of the recent availability of large-scale, high-quality and time-resolved datasets. This wealth of digital data has allowed to deepen our understanding of the structure and properties of many real-world networks. Moreover, the empirical evidence of a temporal dimension in networks prompted the switch of paradigm from a static representation of graphs to a time varying one. In this work we exploit the Activity-Driven paradigm (a modeling tool belonging to the family of Time-Varying-Networks) to develop a general dynamical model that encodes fundamental mechanism shaping the social networks' topology and its temporal structure: social capital allocation and burstiness. The former accounts for the fact that individuals does not randomly invest their time and social interactions but they rather allocate it toward already known nodes of the network. The latter accounts for the heavy-tailed distributions of the inter-event time in social networks. We then empirically measure the properties of these two mechanisms from seven real-world datasets and develop a data-driven model, analytically solving it. We then check the results against numerical simulations and test our predictions with real-world datasets, finding a good agreement between the two. Moreover, we find and characterize a non-trivial interplay between burstiness and social capital allocation in the parameters phase space. Finally, we present a novel approach to the development of a complete generative model of Time-Varying-Networks. This model is inspired by the Kaufman's adjacent possible theory and is based on a generalized version of the Polya's urn. Remarkably, most of the complex and heterogeneous feature of real-world social networks are naturally reproduced by this dynamical model, together with many high-order topological properties (clustering coefficient, community structure etc.).

Breaking down the non-normality of daily stock returns

This paper investigates whether the non-normality typically observed in daily stock-market returns could arise because of the joint existence of breaks and GARCH effects. It proposes a data-driven procedure to credibly identify the number and timing of breaks and applies it on the benchmark stock-market indices of 27 OECD countries. The findings suggest that a substantial element of the observed deviations from normality might indeed be due to the co-existence of breaks and GARCH effects. However, the presence of structural changes is found to be the primary reason for the non-normality and not the GARCH effects. Also, there is still some remaining excess kurtosis that is unlikely to be linked to the specification of the conditional volatility or the presence of breaks. Finally, an interesting sideline result implies that GARCH models have limited capacity in forecasting stock-market volatility.