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Simulation numérique

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Simulation numérique dans les conférences en ligne


Simulation numérique dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 oct. 2019
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  • Réf : AG2530

Apports des éléments finis à la conception mécanique

La conception d’un produit technique nécessite d’en évaluer les performances avant même son existence réelle. S’appuyant sur un modèle virtuel du produit pour déterminer son comportement physique, les logiciels de simulation numérique sont donc de première importance. La méthode des éléments finis est l’une des plus répandues dans ces logiciels. L’article présente tout d’abord les trois catégories d’usage des éléments finis dans un processus de conception, et identifie les principaux acteurs. Le constat qu’un usage pertinent de la méthode nécessite de bien connaître ses principes et ses limites conduit à les présenter dans une seconde partie de l’article. La troisième partie présente finalement les grandes étapes d’une démarche de mise en œuvre d’une simulation aux éléments finis.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 mai 2019
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  • Réf : AM3695

Modélisation de l’injection des polymères

La simulation numérique du procédé d’injection constitue une aide efficace pour la conception des moules. La première étape est le remplissage. La modélisation consiste à coupler les équations de l’écoulement visqueux et l’équation de la chaleur. Après un rappel des hypothèses et des équations, l’article présente une résolution dite 1,5D, analytique en isotherme, numérique en anisotherme. Ensuite seront présentés les modèles 2,5D ou Hele-Shaw, s’appuyant sur les hypothèses d’écoulement en couche mince puis les modèles 3D, très utiles pour les géométries massives ou complexes. Des exemples de résultats sont présentés dans chaque cas.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 mai 2019
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  • Réf : S7107

Approximation de modèles dynamiques linéaires de grande dimension

L’approximation de modèles dynamiques vise à s’affranchir des problématiques de calcul inhérentes aux modèles complexes de grande dimension en construisant une représentation plus simple mais toujours représentative. Dès lors, ce modèle de substitution peut être utilisé efficacement pour de la simulation, du contrôle, de l’optimisation, etc. Cet article traite plus particulièrement de méthodes dédiées à l’approximation de modèles dynamiques linéaires. Deux cas sont abordés : l’approximation d’un modèle décrit par une équation différentielle ordinaire linéaire de grande dimension par un modèle de même nature d’une part et l’interpolation de données fréquentielles d’autre part.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 07 avr. 2012
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  • Réf : 0861

Réaliser les maquettes, prototypes et préséries en vue de la validation

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.

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

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 18 juin 2015
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  • Réf : 1437

Évaluation des incertitudes de mesure par la méthode dite de « simulation numérique »

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.

Avant 2008, pour estimer les incertitudes de mesure, une seule technique était à notre disposition : le GUM, basé sur la propagation des variances. Aujourd’hui, la technique de Monte-Carlo complète le GUM sous la forme d’un supplément 1. Cette technique n’est pas très complexe à mettre en place et reprend les grandes étapes du GUM.

Le GUM est en pleine évolution, la prochaine révision va complexifier l’application de celui-ci. De ce fait, la technique d’évaluation d’incertitudes par Monte-Carlo prend de plus en plus d’importance et pourrait devenir la méthode de référence.

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.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 31 déc. 2015
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  • Réf : 1447

Concevoir un modèle économique durable pour déployer votre innovation dans le secteur de la santé

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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