La plupart des objets d’études en ingénierie sont aujourd’hui des concepts complexes, mobilisant des domaines d’expertise variés et trop larges pour être appréhendés dans leurs globalités par une personne seule. Les modèles utilisés mêlent l’expertise humaine, la simulation numérique, et de plus en plus souvent, l’intelligence artificielle (IA). C’est dans ce contexte que le jumeau numérique émerge. Il est le point de convergence des technologies de simulation numérique de phénomènes physiques complexes, multi-échelles et multi-résolutions, et permettant une co-construction de l’objet d’études par un ou plusieurs humains.
Si la simulation numérique est largement déployée dans l’industrie, elle est devenue une technique globale dont l’usage se généralise à de nombreux secteurs économiques et disciplines scientifiques. L’article propose différents exemples d’applications des modélisations numériques dans des secteurs variés tels que l’agriculture, la géophysique et l’astrophysique, la météorologie et la climatologie, les énergies et la biomécanique, et montre comment cette technique accompagne les objectifs de développement soutenable.
Les composants à ondes élastiques de volume sont utilisés principalement dans les modules multiplexeurs des terminaux de téléphonie mobile. Cet article décrit les outils de simulation développés pour en permettre une conception rapide et précise : des schémas équivalents, purement descriptifs, employés lors de la synthèse globale des circuits aux modèles acoustiques monodimensionnels permettant le dimensionnement de résonateurs, et leur couplage à des modèles électromagnétiques du module complet. Enfin, l’article ouvre les discussions vers des sujets plus complexes tels que la simulation tridimensionnelle de résonateurs ou la prise en compte du comportement non linéaire de ces composants.
Pour assurer la qualité d’un produit, l’équipe en charge de l’étude doit franchir toutes les étapes de validation prévues dans le projet sur des objets dont la nature évolue selon les phases, jusqu’à la validation finale avant commercialisation.
Bien que la validation numérique permette d’approcher au mieux la définition des produits, la validation sur des objets physiques est indispensable. Chaque phase du projet doit être sanctionnée par des essais répondant aux exigences de conformité aux attentes, notamment de métier et/ou de la réglementation. On passera en revue les différentes technologies de maquettage, de prototypage, et de préséries correspondant à chaque étape de validation.
Dans la dernière partie de cet ouvrage cing articles de référence, issus de la base documentaire Techniques de l'ingénieur et cité dans cette fiche, vous sont proposés pour compléter la méthode proposée par l'auteur.
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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.
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.
Si vous désirez déployer une innovation de produit ou de service au sein de la santé, vous devez prendre en compte le fait que les payeurs ne sont généralement pas les patients. Il s’agit plutôt, dans la majorité des cas, d’autres parties prenantes telles que l’État, la Caisse nationale d’assurance-maladie, les mutuelles et les assurances complémentaires. Ce sont elles qui financeront de manière indirecte votre innovation et qu’il faudra, par conséquent, tenter de convaincre de la justesse de votre projet.
Cette fiche vous aidera à définir des scénarios de modèle économique pour argumenter vos futures négociations. C’est en partie le partage de la nouvelle valeur ajoutée entre un maximum d’acteurs qui conditionnera la réussite du déploiement de votre innovation.
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