Optimisation et Méthodes Numériques Innovantes

Au terme de cette UE, les étudiants seront capables de :
Optimisation, Conception Fiable et Robuste
Améliorer les prestations mécaniques d'une structure en respectant le cahier des charges fonctionnelles
1. Ecrire un problème d'optimisation
2. Résoudre un problème mono ou multi objectifs
3. Choisir la stratégie d'optimisation
4. Mener en autonomie une optimisation topologique et reconcevoir une nouvelle structure
5. Résoudre analytiquement un problème d'optimisation paramétrique
6. Résoudre numériquement un problème d'optimisation paramétrique
7. Sélectionner les paramètres pertinents de l'optimisation par analyse de sensibilité
8. Définir, valider et intégrer une méthode de substitution dans une stratégie d'optimisation
9. Mettre en place une optimisation fiabiliste et robuste
10. Maitriser un progiciel d'optimisation et réaliser un chainage logiciel
Méthodes Numériques Innovantes
Prédire le comportement de systèmes complexes grâce à la simulation numérique
Modéliser des phénomènes complexes à différentes échelles
Identifier la méthode numérique avancée la plus adaptée à des problématiques complexes rencontrées en R&D

UE Méthodes Numériques pour la Mécanique 1, UE Méthodes Numériques pour la Mécanique 2, UE Méthodes Numériques pour la Mécanique 3, UE Méthodes Numériques pour la Mécanique 4
ECUE Eco-conception et sélection des matériaux, ECUE Vibratoire

Optimisation des structures mécaniques - Méthodes numériques et éléments finis, Dunod
Incertitudes, optimisation et fiabilité des structures, Hermès, Lavoisier
Optimisation multidisciplinaire en mécanique, Tome 1 & 2, Hermès, Lavoisier
F. Casadei, Numerical Simulation of Fast Transient Dynamic Phenomena in Fluid-Structure Systems, Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, May 11-15, 2009
Cundall PA, Strack ODL. A discrete numerical model for granular assemblies. Geotechnique (1979); 29:47–65
Potyondy D, Cundall PA. A bonded-particle model for rock. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences (2004); 41(8):1329–1364
André D, Charles JL, Iordanoff I, Néauport J. The GranOO workbench, a new tool for developing discrete element simulations, and its application to tribological problems. Advances in Engineering Software (2014); 74:40–48