Stratégie de modélisation de matériaux aléatoirement renforcés (original) (raw)
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Méthodes sans maillage et matériaux aléatoires
2007
Lors de cette étude, nous nous sommes intéressé aux propriétés mécaniques d'un matériau aléatoire linéaire, c'est à dire d'un matériau dont les microstructures sont définies par un procédé stochastique. Les résultats numériques ont été obtenus à l'aide d'un schéma numérique basé sur la transformée en ondelettes associé à des techniques d'homogénéisation. Après avoir présenté plus précisemment le problème mécanique et les techniques pour le résoudre, nous allons montrer des résultats numériques qui seront comparés aux bornes de Hashin et Shtrikman.
Modèle de double porosité aléatoire
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L'homogénéisation de l'écoulement monophasique faiblement compressible dans un milieu poreux fissuré aléatoirement, conduit sous les hypothèses standardà un modèle global qui généralise le modèleà double porosité obtenu dans le cas périodique. L'outil essentiel est la convergence stochastiqueà doubleéchelle. Les termes sources proviennent alors du couplage avec un problème auxiliaire stochastique de forme nouvelle.
Méthode des éléments finis stochastiques étendus pour le calcul de structure à géométrie aléatoire
2007
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2016
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A la recherche d'une stratégie pédagogique pour modéliser la matière dans ses différents états
Revue française de pédagogie, 1990
Les démarches de modélisation, très importantes pour les physiciens, ne sont pas souvent prises en considération dans l'enseignement. Ce travail vise à développer de tel/es démarches au collège. Le domaine de connaissances est celui des différents états de la matière, domaine dans lequel de nombreux cursus scolaires introduisent des modèles. Nous discuterons les conditions pédagogiques qui nous sont apparues nécessaires pour que cette modélisation de la matière puisse être prise en charge par les élèves. Nous préciserons les activités des élèves et leurs acquisitions.
Stratégies d'échantillonnage pour l'apprentissage par renforcement batch
Cet article présente deux stratégies d'échantillonnage dans le contexte de l'apprentissage par renforcement en mode "batch". La première stratégie repose sur l'idée que les expériences susceptibles de mener à une modification de la politique de décision courante sont particulièrement informatives. Etant donné a priori un algorithme d'inférence de politiques de décision ainsi qu'un modèle prédictif du système, une expérience est réalisée si, étant donné le modèle prédictif, cette expérience mène à l'apprentissage d'une politique de décision différente. La deuxième stratégie exploite des résultats récemment publiés pour calculer des bornes sur le retour des politiques de décision de manière à sélectionner des expériences améliorant la précision des bornes afin de discriminer les politiques non-optimales. Ces deux stratégies sont illustrées sur des problèmes élémentaires et les résultats obtenus sont prometteurs.