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Simulation

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Simulation dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 juil. 2014
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  • Réf : AG3810

Usine Numérique

Aujourd'hui, concevoir son système de production au plus tôt dans le cycle de vie du produit, sans attendre la validation finale du prototype, est devenu une préoccupation principale. Dans ce contexte, de nouveaux challenges sont à relever, tels que la numérisation du système de production, la flexibilité de la conception vis-à-vis des incertitudes liées au produit, ou encore la gestion d'un écha...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 oct. 2013
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  • Réf : BE8047

Progiciel Thermoptim

Thermoptim est un progiciel qui permet de calculer aisément des cycles thermodynamiques, des plus simples aux plus complexes, sans recourir à des simplifications outrancières, ni se livrer à des calculs fastidieux. Il combine, d'une part une analyse systémique du projet étudié, mettant en évidence ses principaux éléments fonctionnels et leurs interconnexions, et d'autre part une modélisation ther...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 déc. 2016
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  • Réf : P4237

Modélisation appliquée aux études environnementales

Le principe de l’évaluation environnementale s’est imposé comme un nouvel outil d'aide à la décision qui peut être défini comme un processus d'évaluation d'un projet de plan, de programme ou de politique publique, visant à optimiser les impacts induits grâce à une approche stratégique. La démarche repose sur un processus systématique, formel et exhaustif servant à évaluer les effets environn...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 22 août 2011
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  • Réf : 0306

L'innovation en amont tirée par l'analyse économique

L’ère de la R&D toute-puissante est révolue. Longtemps déconnectée de l’application aux produits, l’innovation technologique est aujourd’hui utilisée comme un argument commercial majeur, dès les premières phases des projets. Il est donc impératif de prévoir des étapes de validation et des études de rentabilité le plus tôt possible. Comment mettre en place une approche économique pour les innovations amont ?

L’approche économique d’une innovation se définit comme l’étude de rentabilité et toutes les analyses de sensibilité qui s’y rapportent dans les phases amont. À ce stade, l’innovation n’a pas toujours une valeur client facilement appréhendable et des technologiques matures. Comment pouvez-vous la valoriser ?

Méthodes, outils, pilotage et cas d'étude

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 19 mars 2012
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  • Réf : 0674

Développer des lois de commande pour un système automatisé

Dans un système mécatronique embarqué, comment garantir que la loi de commande que vous développez répond bien aux exigences ? Son développement ne doit pas consister uniquement à concevoir la loi de commande ou la stratégie de contrôle commande, mais également à valider par simulation son fonctionnement avant son codage et son intégration dans la cible réelle.

La validation par simulation permet non seulement de vérifier le respect des exigences du client, mais également de vérifier le bon fonctionnement de la loi de commande avec les contraintes souvent fortes liées au logiciel embarqué, telles que la discrétisation du processus et la précision des calculs de la loi de commande.

Cette fiche décrit les étapes à suivre pour concevoir une telle loi de commande.

Un outil incontournable pour comprendre, agir et choisir- Nouveauté !

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 18 juin 2015
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  • Réf : 1437

Évaluation des incertitudes de mesure par la méthode dite de « simulation numérique »

Les résultats de mesure ne sont pas parfaits. Chaque mesure est entachée d’une erreur qu’il convient de savoir estimer. En effet, de nombreuses décisions sont directement fondées sur des résultats de mesure. Il est donc important de pouvoir maîtriser le doute que l’on a sur la valeur du mesurande caractérisé. L’incertitude que l’on associe alors à un résultat de mesure permet de fournir une indication quantitative sur la qualité de ce résultat. Cette information est essentielle pour estimer la fiabilité d’un résultat de mesure.

Avant 2008, pour estimer les incertitudes de mesure, une seule technique était à notre disposition : le GUM, basé sur la propagation des variances. Aujourd’hui, la technique de Monte-Carlo complète le GUM sous la forme d’un supplément 1. Cette technique n’est pas très complexe à mettre en place et reprend les grandes étapes du GUM.

Le GUM est en pleine évolution, la prochaine révision va complexifier l’application de celui-ci. De ce fait, la technique d’évaluation d’incertitudes par Monte-Carlo prend de plus en plus d’importance et pourrait devenir la méthode de référence.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.


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