Août 2019
Technologies quantiques: un défi d'innovation et de souveraineté
Le développement des technologies quantiques s'accélère et sort des laboratoires depuis quelques années....
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Pour obtenir une solution numérique en calcul des structures, on utilise généralement une approximation par éléments finis. Parfois, la prévision du comportement d’un système peut être difficile à cause des incertitudes. La prise en compte de ces dernières dans l’analyse est un domaine complexe qui comprend l’identification et la modélisation des sources d’incertitudes, leur propagation et le post-traitement pour mesurer leur influence sur le comportement général. Cet article s’intéresse à la modélisation probabiliste en mécanique en utilisant des métamodèles et propose des modèles robustes tenant compte des aléas : propriétés des matériaux, conditions aux limites et chargement et des applications industrielles.
Les différents coprocesseurs/accélérateurs utilisés pour accélérer l'exécution des programmes dans certaines applications sont présentés : NPU, GPU, FPGA, QPU. Les interfaces matérielles et logicielles sont discutées. Alors qu'une amélioration des performances d'au moins un ordre de grandeur est nécessaire pour utiliser un accélérateur, un SDK logiciel mature est un facteur de succès, comme le montre l'utilisation des GPU dans les superordinateurs ou les centres de données.
Lors de la conception de structures ou de composants, il est souvent nécessaire d’assembler des éléments entre eux. L’une des techniques majeure est le soudage. Ces ensembles soudés peuvent être soumis en service à des chargements cycliques, comme par exemple le roulage, le vent, la houle, le levage de charge, etc. Cet article présente les notions nécessaires à connaître sur le phénomène de fatigue et ses conséquences afin de mieux concevoir les assemblages soudés. Il abordera les thèmes suivants : notions sur le soudage, notions de base sur la fatigue, la tenue en fatigue des assemblages soudés, les essais, et la méthodologie de calcul.
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