Numerical characterisation of a Ludwieg tube operating range and uncertainty propagation study through a system of Gaussian Processes

A computational framework for a Ludwieg tube experimental facility is developed to support its refurbishment and characterisation. The goal is to map the facility operating range and characterise its uncertainty. The framework is structured as a System of Solvers. Two numerical models are coupled in a directed chain to efficiently replicate the physical processes governing the facility, while maintaining a limited computational cost. Three surrogate modelling strategies based on Gaussian Process regression have been considered. These are designed to address two key aspects: the multi-output nature of the solvers and the uncertainty propagation. Additionally, Principal Component Analysis revealed that the examined dataset is dominated by two principal directions, allowing a simplification of the problem. This thesis includes a comparative assessment of the proposed surrogate models in terms of accuracy and an evaluation of the presented analytical uncertainty quantification strategy. Results demonstrate the ability of the framework to efficiently explore the operational envelope of the Ludwieg tube, mapping the achievable test conditions and providing an evaluation of uncertainty propagation across the solver chain.

Viene sviluppato un modello computazionale per un tubo di Ludwieg, per supportarne la riqualificazione e caratterizzazione. L'obiettivo è mappare gli intervalli operativi dell'impianto e caratterizzarne l'incertezza. La struttura è basata su un sistema di solutori (System of Solvers, SoS). Due solutori numerici sono accoppiati in una catema diretta, per replicare in maniera efficiente i processi fisici alla base del funzionamento dell'impianto, mantenendo un costo computazionale limitato. Sono state considerati tre modelli surrogati basati sui Processi Gaussiani. Questi sono pensati per far fronte a due problemi principali: la natura multi-output dei solutori numerici adottati e la propazagione dell'incertezza nel sistema. L'Analisi alle Componenti Principali ha evidenziato che il dataset è dominato da due componenti principali, permettendo di semplificare il problema. Questo lavoro di tesi propone una comparazione in termini di accuratezza dei modelli surrogati proposti e una valutazione della strategia analitica per la propagazione dell'incertezza. I risultati dimostrano la capacità del modello di esplorare in maniera efficiente il campo operativo del tubo di Ludwieg, mappando le condizioni di test raggiungibili e fornendo una valutazione della propagazione dell'incertezza attraverso la catena di solutori.