L’article expose les enjeux industriels pour les calculs vibro-acoustiques de structures mixtes (constituées de matériaux métalliques et viscoélastiques) et immergées. Il expose les modélisations mathématiques utilisées pour ces systèmes et détaille les méthodes de calcul classiquement employées pour en estimer la réponse vibratoire. Il détaille ensuite une méthode de calcul avancée permettant d’...
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’équivalences entre paramètres électriques et mécaniques permettront d’étendre l’analyse à la propagation d’ondes acoustiques... 'une pièce d'eau illustrent l'un des phénomènes de propagation les plus familiers. Cependant... 322] de la collection. Le premier paragraphe entièrement consacré à la propagation d'ondes sur des structures... paragraphe consacré à la propagation d'ondes dans des milieux matériels tels que des matériaux ou des fluides...
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, que dans tous les calculs, les arrondis n’interviennent qu’à la fin pour ne pas propager d’incertitudes (on pourrait... celle du Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure (GUM) qui consiste à propager les variances... la propagation des distributions des variables (paramètres) d’entrée à travers un modèle mathématique... de chaque entrée isolément ou non. Phase 3 : coefficient de sensibilité et propagation des incertitudes...
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.
Cette fiche propose une approche structurée pour réagir de façon pragmatique à une « non-conformité » déclarée suite à la vérification d’un instrument de mesure.
Toute décision doit être justifiée. Cette fiche propose d’avancer sur la gestion des non-conformités suivant un schéma qui permet de définir :
Un outil incontournable pour comprendre, agir et choisir- Nouveauté !
Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
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.
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.
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