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  • Article de bases documentaires
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  • 10 avr. 2008
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  • Réf : AF1460

Calcul formel

) -> a*sin (t) – sin(a*t) : >plot ({[x (–9, t), y (–9, t), t=0.. 2*Pi], [x (11, t), y (11, t), t=0..2... (diff (w(x, t), x), t=0.. y) + int (u(x, t), t=k (x).. g(x)) ; >diff (a... >x**8*y**6*z**5*w**2+58*x**7*y**3*z**3*w+42*x**7*y**7*z**2* >w**2+414*x**7*y**5*z**2*w**2–3*x**6*y**3*z**5*w**2–29*x**7*... >y**5*z**2–36*x**7*y**4*z**8*w**2–24*x**7*y**4*z**6*w**3–8* >x**7*y**5*z**5*w**2–168*x**7*y**6*z**5*w**4+12*x**7*y**6*...

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 juil. 2008
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  • Réf : AF5061

Maple et la mécanique des systèmes multicorps – Partie 2

)): >A_G_2_0_B2:≥simplify(map(diff,V_G_2_0_B2,t)+ CrossProduct(Omega_2_0_B2,V_G_2_0_B2)); >RD_B2:≥VectorScalarMultiply(A_G_2_0_B2,M);... ). >RD_3_0_B2:≥M3*simplify(map(diff,V_O3_2_0_B2,t)+CrossProduct(Omega_2_0_B2,V_O3_2_0_B2)); On s'intéresse maintenant à S 2  : >O2G2_B2:≥<-a,0,0>;... ); >RD_2_0_B2:≥M2*simplify(map(diff,V_G2_2_0_B2,t)+CrossProduct(Omega_2_0_B2,V_G2_2_0_B2)); Sachant que la masse de S 1 est négligeable, on obtient finalement... } >I_O3_3_B2:≥Matrix([[A3,0,0],[0,B3,0],[0,0,A3]]); >Omega_3_0_B2:≥<0,diff(phi(t),t),diff(theta(t),t)>; O3I_B2:≥<0,0,-R>;...

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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  • Réf : TBA2710

Données générales sur les calculs de climatisation

de l’air à ts = 14,5 °C, w28,3 g/kg, HR = 85 %. Donc la quantité d...  % ; D sortie de l’air à ts = 27 °C, w28,5 g/kg, HR = 40 %. Donc la quantité... J. 2 000 Wh à transformer en kJ : 2 000 × 3,67... cas et entre les deux points C et D : Qs = 60,5 – 49,511 kJ...

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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  • 07 sept. 2012
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  • Réf : 0919

Méthode pour trouver les meilleurs produits par les cartes rough sets

Les idées de projets, comme toutes les données brutes récoltées sur le terrain par votre entreprise, doivent être regroupées et structurées avant d’être utilisées. Cette fiche vous propose d’utiliser une méthode issue de la théorie des Rough Sets (ensembles approximatifs) pour classer vos idées de projets à partir de vos préférences.

Vous désirez savoir comment vous y prendre concrètement :

  • Qu’est-ce que la théorie des Rough Sets ?
  • Comment vous préparer à la méthode préconisée ?
  • Quelles sont les différentes étapes de la démarche ?
  • Exemple d’application sur un cas industriel.

Méthodes, outils, pilotage et cas d'étude

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 18 janv. 2013
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  • Réf : 1139

Méthodes d’évaluation de la performance économique d’un projet

Durant un projet industriel, depuis le démarrage jusqu’à la mise en production (s’il s’agit d’un produit) ou à la mise à la disposition des utilisateurs (s’il s’agit d’un service), l’entreprise se préoccupe de la performance économique.

Il est toujours difficile de se faire une idée de cette performance : pour effectuer un calcul par la méthode du « prix de revient », il faut un très grand nombre de données (matières incorporées, temps opératoires, amortissement du matériel, etc.), qui ne sont disponibles uniquement quand le projet est presque terminé.

Il existe cependant des méthodes qui ont le mérite de nécessiter beaucoup moins d’information. Ces méthodes, notamment statistiques, exploitent la « mémoire » de l’entreprise, capitalisée au cours de son histoire industrielle, et permettent notamment de prévoir et de maîtriser la performance économique du projet.

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

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 06 mars 2015
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  • Réf : 1413

Validation de la robustesse d’une méthode analytique par plan d’expériences

La robustesse d’une méthode d’analyse est une mesure de sa capacité à supporter sans conséquence de petites variations des paramètres internes à la méthode (pH, débit…). Il s’agit de variations de l’ordre de grandeur de celles qui pourraient se produire lors de la mise en application de la méthode en conditions normales d’usage. La robustesse permet donc d’évaluer la fiabilité d’une méthode dans ses conditions d’usage de routine.

Plusieurs guides de référence sont mis à la disposition des qualiticiens pour la validation de méthodes analytiques. Les travaux de la Commission d’harmonisation internationale (ICH pour International Conference Harmonisation) avec le guide Q2 (R1) constituent un des documents de référence en la matière. Notons que si la validation de la robustesse n’est pas listée dans les critères obligatoires définis par l’ICH pour la validation d’une méthode analytique, il est notoire que l’étude de la robustesse doit être considérée à une étape appropriée du développement de la procédure d’analyse.

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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