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EnglishRÉSUMÉ
Cet article s’intéresse à la simulation des mécanismes, et plus particulièrement à la résolution des équations dans les logiciels. De nombreuses méthodes d’intégration des modèles mathématiques en aval de la modélisation existent (comme Euler, Runge-Kutta, ou encore Adams-Moulton). C’est pourquoi la forme générale des systèmes d’équations différentielles puis l’intégration numérique sont étudiées dans cet article. Un des principaux problèmes lié à la simulation des mécanismes est la résolution numérique des systèmes d’équations algébro-différentielles. Sont ainsi recensées les différentes méthodes solutions : la partition des coordonnées, la méthode de projection, la stabilisation de Baumgarte, etc.
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Wilfrid MARQUIS-FAVRE : Maître de conférence à l’INSA de Lyon
INTRODUCTION
coordination par Michel Fayet, Professeur émérite des universités à l’INSA de Lyon
Nous nous plaçons ici dans une phase en aval de la modélisation consistant à intégrer numériquement les modèles mathématiques précédemment obtenus (cf. dossiers ). Il existe de nombreuses méthodes d’intégration : Euler, Runge-Kutta, Adams-Bashforth, Adams-Moulton, Backward Differentiation Formula, Gear, pour ne citer que les plus connues. Certainement le problème le plus crucial lié à la simulation des mécanismes est celui de la résolution numérique des systèmes d’équations algébro-différentielles (DAE). Dans ce cas, la simulation peut être entreprise au prix d'une « reformulation mathématique » du problème. C’est ainsi que peuvent être utilisées des techniques telles que la partition de coordonnées, la méthode de projection, la stabilisation de Baumgarte ou la méthode des pénalités. En outre, la transformation de certaines méthodes numériques (de leur forme explicite en leur forme implicite, à ne pas confondre avec les formes explicites et implicites données au modèle dans ), permet aussi d’effectuer la simulation de systèmes algébro-différentiels (méthode Runge-Kutta Implicite -IRK- par exemple).
Dans toute cette partie, nous supposons que le mécanisme ne possède pas d’inconnue hyperstatique ou, autrement dit, que la matrice C pour les équations de liaison du premier ordre est de rang plein. Par ailleurs, n représente le nombre de coordonnées généralisées et L le nombre d’équations de liaison, comme dans les parties précédentes.
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BIBLIOGRAPHIE
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(6) - PETZOLD...
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