International audienceDans ce papier, nous introduisons un nouvel algorithme pour calculer un modèle réduit PGD (Proper Generalized Decomposition) basé sur la minimisation de l'erreur en relation de comportement. L'objectif de cette méthode est de procurer une meilleure estimation des modes PGD et un indicateur immédiat, robuste et garanti de l'erreur de réduction. On comparera cette méthode à l'ensemble des algorithmes classiques de calcul PGD sur un cas test de thermique transitoire unidimensionnel, proposé par S. Idelsohn. En particulier, on étudiera les limites de la PGD
International audienceL'analyse des structures déformables impliquant du contact frottant est reconn...
International audienceDans ce travail nous abordons le problème de l'estimation, en présence de brui...
International audienceLe filtrage particulaire est un ensemble d'algorithmes populaires de type Mont...
National audienceUne nouvelle et prometteuse stratégie de réduction de modèle PGD est proposée, proc...
International audienceDans ce travail on propose une nouvelle approche pour l'identification et le r...
International audienceL'objet de cette étude est de développer un outil numérique dédié à l'optimisa...
National audienceUn algorithme alternatif est proposé pour la mesure globale de champs de déplacemen...
International audienceDans le cadre du traitement des incertitudes étudié ici, la variabilité intrin...
International audienceLa réponse mécanique des matériaux hétérogènes est étroitement liée à leur mic...
De nombreux problèmes de mécanique des structures nécessitent la résolution de plusieurs problèmes n...
International audienceDans ce papier, la méthode PGD est utilisée pour simuler le comportement visco...
Dans le cadre de cette thèse nous avons étudie l'implantation des algorithmes de l'arithmétique en l...
National audienceLes méthodes d'optimisation à base de métamodèles avec enrichissement adaptatif (ty...
International audienceUn algorithme génétique pour l'apprentissage d'un modèle de rangement multi-cr...
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