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  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 juin 2025
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  • Réf : BM5033

Métamodèles et applications industrielles

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.

  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 mars 2025
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  • Réf : COR2005

Compréhension et mitigation du vieillissement des batteries Li-ion

Le vieillissement des batteries est une problématique complexe dépendant de multiples facteurs, variables selon les matériaux et architectures utilisés. Avec le nombre croissant d’applications visant une perte d’autonomie inférieure à 20-30 % sur plus de 10 ans, limiter ce vieillissement représente un enjeu économique et écologique majeur. Diagnostiquer, ralentir et prédire le vieillissement d’une batterie est donc primordial. L’étude des mécanismes selon les conditions d’usage guide aujourd’hui le développement de stratégies de mitigation et de modèles de prédiction du vieillissement. Cet article détaille les principales causes de dégradation, les conséquences sur les composants internes et sur le comportement de la batterie Li-ion ainsi que les stratégies de mitigation du vieillissement.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 août 2025
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  • Réf : MT9573

Maintenance prévisionnelle - prédictive : technologies et méthodes

Cet article explore les technologies et méthodes de la maintenance prédictive en abordant ses défis à relever pour une implantation assurant un retour sur investissement. Il examine les critères de sélection des équipements critiques et le caractère probabiliste des défaillances, en mettant l’accent sur l’importance clef de l’estimation du RUL. La théorie de la décision est ensuite détaillée pour fixer les seuils pour éviter les fausses décisions. Les technologies et données utilisées sont présentées succinctement, avec des exemples concrets et des retours d’industriels sur ses avantages et limites. Enfin, l’article conclut sur les perspectives d’évolution de la maintenance prédictive.

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