Futurs étudiants en santé, le Centre Epsilon vous propose un QCM pour faire le point sur votre niveau dans les matières scientifiques.
Corrigé et commentaires ici :
http://www.centreepsilon.com/test-evaluation/
Futurs étudiants en santé, le Centre Epsilon vous propose un QCM pour faire le point sur votre niveau dans les matières scientifiques.
Corrigé et commentaires ici :
http://www.centreepsilon.com/test-evaluation/
This document discusses meshing a nuclear fuel assembly mock-up using SALOME and summarizing the results. Key points include:
- The fuel assembly contains different grid types that are meshed separately and assembled in Code_Saturne.
- SALOME is used to generate individual component meshes which are assembled into a large mixed-element mesh over 100 million cells.
- While SALOME shows promise, further improvements are needed for tasks like boundary layer meshing and mapping mesh edges to CAD edges to improve robustness.
JUS 2011 - Thermalhydraulic coupling using ICoCo : an Interface for Code Coup...OpenCascade
The document discusses ICoCo, an interface for coupling codes and the SALOME platform. ICoCo was developed to address the need for a flexible interface to couple thermalhydraulic codes with different time step and data exchange algorithms. It uses a supervisor architecture, with codes accessed through C++ classes that implement a common interface. This allows codes to be coupled and exchanged more easily, and coupling algorithms to be specified outside of the codes themselves. ICoCo has been implemented in several thermalhydraulic codes and its API approach is proving useful, though continued improvements are still needed.
L'IA connaît une croissance rapide et son intégration dans le domaine éducatif soulève de nombreuses questions. Aujourd'hui, nous explorerons comment les étudiants utilisent l'IA, les perceptions des enseignants à ce sujet, et les mesures possibles pour encadrer ces usages.
Constat Actuel
L'IA est de plus en plus présente dans notre quotidien, y compris dans l'éducation. Certaines universités, comme Science Po en janvier 2023, ont interdit l'utilisation de l'IA, tandis que d'autres, comme l'Université de Prague, la considèrent comme du plagiat. Cette diversité de positions souligne la nécessité urgente d'une réponse institutionnelle pour encadrer ces usages et prévenir les risques de triche et de plagiat.
Enquête Nationale
Pour mieux comprendre ces dynamiques, une enquête nationale intitulée "L'IA dans l'enseignement" a été réalisée. Les auteurs de cette enquête sont Le Sphynx (sondage) et Compilatio (fraude académique). Elle a été diffusée dans les universités de Lyon et d'Aix-Marseille entre le 21 juin et le 15 août 2023, touchant 1242 enseignants et 4443 étudiants. Les questionnaires, conçus pour étudier les usages de l'IA et les représentations de ces usages, abordaient des thèmes comme les craintes, les opportunités et l'acceptabilité.
Résultats de l'Enquête
Les résultats montrent que 55 % des étudiants utilisent l'IA de manière occasionnelle ou fréquente, contre 34 % des enseignants. Cependant, 88 % des enseignants pensent que leurs étudiants utilisent l'IA, ce qui pourrait indiquer une surestimation des usages. Les usages identifiés incluent la recherche d'informations et la rédaction de textes, bien que ces réponses ne puissent pas être cumulées dans les choix proposés.
Analyse Critique
Une analyse plus approfondie révèle que les enseignants peinent à percevoir les bénéfices de l'IA pour l'apprentissage, contrairement aux étudiants. La question de savoir si l'IA améliore les notes sans développer les compétences reste débattue. Est-ce un dopage académique ou une opportunité pour un apprentissage plus efficace ?
Acceptabilité et Éthique
L'enquête révèle que beaucoup d'étudiants jugent acceptable d'utiliser l'IA pour rédiger leurs devoirs, et même un quart des enseignants partagent cet avis. Cela pose des questions éthiques cruciales : copier-coller est-il tricher ? Utiliser l'IA sous supervision ou pour des traductions est-il acceptable ? La réponse n'est pas simple et nécessite un débat ouvert.
Propositions et Solutions
Pour encadrer ces usages, plusieurs solutions sont proposées. Plutôt que d'interdire l'IA, il est suggéré de fixer des règles pour une utilisation responsable. Des innovations pédagogiques peuvent également être explorées, comme la création de situations de concurrence professionnelle ou l'utilisation de détecteurs d'IA.
Conclusion
En conclusion, bien que l'étude présente des limites, elle souligne un besoin urgent de régulation. Une charte institutionnelle pourrait fournir un cadre pour une utilisation éthique.
Le Comptoir OCTO - Équipes infra et prod, ne ratez pas l'embarquement pour l'...OCTO Technology
par Claude Camus (Coach agile d'organisation @OCTO Technology) et Gilles Masy (Organizational Coach @OCTO Technology)
Les équipes infrastructure, sécurité, production, ou cloud, doivent consacrer du temps à la modernisation de leurs outils (automatisation, cloud, etc) et de leurs pratiques (DevOps, SRE, etc). Dans le même temps, elles doivent répondre à une avalanche croissante de demandes, tout en maintenant un niveau de qualité de service optimal.
Habitué des environnements développeurs, les transformations agiles négligent les particularités des équipes OPS. Lors de ce comptoir, nous vous partagerons notre proposition de valeur de l'agilité@OPS, qui embarquera vos équipes OPS en Classe Business (Agility), et leur fera dire : "nous ne reviendrons pas en arrière".
Ouvrez la porte ou prenez un mur (Agile Tour Genève 2024)Laurent Speyser
(Conférence dessinée)
Vous êtes certainement à l’origine, ou impliqué, dans un changement au sein de votre organisation. Et peut être que cela ne se passe pas aussi bien qu’attendu…
Depuis plusieurs années, je fais régulièrement le constat de l’échec de l’adoption de l’Agilité, et plus globalement de grands changements, dans les organisations. Je vais tenter de vous expliquer pourquoi ils suscitent peu d'adhésion, peu d’engagement, et ils ne tiennent pas dans le temps.
Heureusement, il existe un autre chemin. Pour l'emprunter il s'agira de cultiver l'invitation, l'intelligence collective , la mécanique des jeux, les rites de passages, .... afin que l'agilité prenne racine.
Vous repartirez de cette conférence en ayant pris du recul sur le changement tel qu‘il est généralement opéré aujourd’hui, et en ayant découvert (ou redécouvert) le seul guide valable à suivre, à mon sens, pour un changement authentique, durable, et respectueux des individus! Et en bonus, 2 ou 3 trucs pratiques!
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...OCTO Technology
Par Nicolas Bordier (Consultant numérique responsable @OCTO Technology) et Alaric Rougnon-Glasson (Sustainable Tech Consultant @OCTO Technology)
Sur un exemple très concret d’audit d’éco-conception de l’outil de bilan carbone C’Bilan développé par ICDC (Caisse des dépôts et consignations) nous allons expliquer en quoi l’ACV (analyse de cycle de vie) a été déterminante pour identifier les pistes d’actions pour réduire jusqu'à 82% de l’empreinte environnementale du service.
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=7R8oL2P_DkU
Compte-rendu :
OCTO TALKS : 4 Tech Trends du Software Engineering.pdfOCTO Technology
En cette année 2024 qui s’annonce sous le signe de la complexité, avec :
- L’explosion de la Gen AI
-Un contexte socio-économique sous tensions
- De forts enjeux sur le Sustainable et la régulation IT
- Une archipélisation des lieux de travail post-Covid
Découvrez les Tech trends incontournables pour délivrer vos produits stratégiques.
1. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Solveur itératif pour la résolution de
systèmes couplés fluide structure
Couplage Code_Saturne Code_Aster Salomé YACS
Elisabeth Longatte
EDF R&D
Collaboration MFEE / SINETICS / AMA / LaMSID
Novembre 2010
2. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Objectifs
1 Position du problème et modélisation
2 Méthodes numériques
3 Quelques exemples
4 Conclusions et perspectives
3. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Equations de conservation
Fluide homogène newtonien en écoulement incompressible, de
viscosité constante et uniforme
˜
divU = 0 Ωf
˜
1 dU 1 1 ˜
˜
= − 2 eZ − grad p + ∆U Ωf
UR dt FR RE
Solide en petites transformations, de matériau élastique linéaire
isotrope
∂2ξ UR 2
D =− e + divσ Ωs
∂t
2 FR Z
2
1 t
D ( ξ+ ξ) = (1 + ν)σ − νTr(σ)1 Ωs
2
4. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Equations d’interface
Condition cinématique
∂ξ
˜ ˜
UR U(x ) = D ˜
(X , t) Γfs = Ωf ∩ Ωs
∂t
Condition dynamique
2 ˜
˜ ˜
CY [−p(x )1 + ˜ ˜ ˜ ˜
d(x )].n(x ) = σ(x ).n(x ) Γfs = Ωf ∩ Ωs
RE
avec CY = MUR 2
Couplage interfacial
˜
x = x = X + Dξ
5. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Problème modèle
Petites vibrations d’une paroi solide rigide indéformable au
voisinage d’un fluide parfait en écoulement à potentiel
dU
divU = 0 = −gradp
dt
˜
avec U = UR U
Développement à l’ordre 1 en λ
U = V + λv p = P + λp
avec λ = D << 1
et V = Ψ
6. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Problème modèle
Equations linéarisées
ivi =0
∂v i
+ j (V i v j + Vjvi) + ip =0
∂t
Après développement
ivi =0
∂v i
+ i [v j ( j Ψ)] +( j Ψ)[ jvi − vj] + ip =0
∂t
7. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Problème modèle
La solution est de la forme
˙
v i = xi avec v i = − iπ
˙
π fonction potentielle à moyenne nulle solution de :
∆π = 0
−¨ − (
π j Ψ)( j π)
˙ +p =0
Expression de la pression fluctuante
p = π + V. π
¨ ˙
8. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Evolution spatio temporelle de l’interface
Condition à la paroi vibrante
˙
(V + v ).n = x s .n sur Σ
9. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Condition à la paroi vibrante
Ordre 0
V .n = 0 sur Σ
Ordre 1
[(V + v ).n ]|Σ =
V (M).n + V (M).(n − n) + [V (M ) − V (M)].n + (v .n)|Σ
D’où
˙
v .n|Σ = x s .n + V (M). Σ (x s .n) + (divΣ V )(x s .n)
∂π
˙
˙
= −x s .n − (divΣ V )x s .n − V . Σ (x s .n)
∂n |Σ
10. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Effet du fluide en écoulement sur les mouvements de la structure
Soit une base de modes propres (sans fluide) Xi (r )
x s = Σai (t)X i (r )
Expression de la pression fluctuante
xfi = − iπ p = π + V. π
¨ ˙
∂π
˙
= x s˙.n − (div V )x s .n − V . (x s .n)
∂n
implique p(r , t) = Σ[aj Φ1 (r ) + aj Φ2 (r ) + aj φ3 (r )]
¨ j ˙ j j
Matrice de couplage
¨ ˙ 2
F = −[mij ]A + [mij ]V A + ([mij ]Vo + [mij ]P)A
11. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Résolution du système couplé
Problème modèle
¨ ˙ 2
F = −[mij ]A + [mij ]V A + ([mij ]V + [mij ]P)A
˙
Termes de composition de vitesse V A engendrant un
amortissement (positif ou négatif)
2
Termes quasi-statiques V A et PA
Classe 1 : développement en petites perturbations
Relation linéaire entre cinématique et distribution de
contrainte à l’interface
Cas linéaire : résolution d’un problème aux valeurs propres
Combinaison avec une méthode de superposition
Cas non linéaire : introduction de corrélations empiriques
12. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Résolution du système couplé
Classe 2 : méthode itérative
Non linéarité de l’interface
Conditions aux limites non connues explicitement, non
résolues implicitement à l’interface
Résolution par une méthode itérative (point fixe)
Conditions aux limites imposées explicitement
Recherche d’une solution satisfaisant les conditions de
compatibilité à l’interface
13. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Opérateur de Dirichlet Neumann
Méthode itérative
Formulation non linéaire
Relaxation, stabilité conditionnelle
Fonction du module de couplage
Avancée en temps (convergence, point fixe)
Transferts de champs entre modèles fluide et solide
(cinématique et contraintes à l’interface)
F f = F(u ifs )
u
u ifs = U(F f )
F
u ifs = U ◦ F(u ifs )
u
14. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Avancée en temps
Méthode de point fixe
Prédiction du déplacement de l’interface
n+1,k
u fsi = u fsi u n+1,k −1 , u n+1,k −1
s ˙s
Résolution du système fluide
pn+1,k = p pn , v n , u n+1,k
f fsi
n+1,k
vf = v pn , v n , u n+1,k
f fsi
Calcul des contraintes exercées par le fluide sur la paroi
solide
F n+1,k = F pn+1,k , v n+1,k )
f f
15. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Avancée en temps
Méthode de point fixe
Résolution du système solide
u n+1,k = u u n , u n , u n , F n+1,k
s s ˙ s ¨s f
Convergence sur le déplacement
u n+1,k − u n+1,k −1
s s
≤ε
u n+1,0
s
Passage à l’itération suivante ou sous itération
16. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Algorithme de résolution
17. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemples of prédicteurs
Prédicteurs explicites (déplacement)
u P,n+1 = u n
s s
u P,n+1 = u n + ∆t u n
s s ˙s
3∆t n ∆t n−1
u P,n+1 = u n +
s s ˙
u − ˙
u
2 s 2 s
P,n+1 ∆t 2 n
us = u n + ∆t u n +
s ˙s ¨
u
2 s
P,n+ 1 ∆t n
us 2
= un +
s u˙
2 s
1
P,n+ 2 ∆t n ∆t 2 n
us = un +
s ˙
u + u¨
2 s 8 s
P,n+ 1 5∆t n ∆t n−1
us 2
= un +
s ˙
u − ˙
u
8 s 8 s
18. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemples of prédicteurs
Prédicteurs explicites (contrainte)
f P,n+1 = f n
f f
f P,n+1 = f n+1
f f
P,n+1 1 n 1 n+1
ff = f + ff
2 f 2
P,n+1
ff = 2f f − f P,n
f n
f
P,n+1
ff = 2f n+1 − f P,n
ff f
19. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemples of prédicteurs
Prédiction correction (déplacement initial)
3∆t n ∆t n−1
u P,n+1 = u n +
s s ˙
u − u˙
2 s 2 s
Prédiction correction (boucle itérative)
P,n+1,k
us = u n+1,k −1
s
20. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Propriétés de convergence
Conservation du bilan d’énergie
Méthode de prédiction correction (explicite)
21. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Propriétés de convergence
Méthode itérative
Stabilité conditionnelle
22. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Transfert de champs
Méthode de projection
Poids résiduels, interpolations
Interfaces non conformes
ns nf
u [f ,j] = Πij u [s,i] Ξs,i = Ξf ,j Πij
i=1 j=1
23. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Transfert de champs
Condensation
Compatibilité des modélisations de l’interface (formulation,
discrétisation, maillage, dimension)
Condensation 2D ou 3D vers 1D (éléments poutres)
Calcul de moyennes spatiales des champs pariétaux
24. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Module de couplage
25. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemples
Décomposition en problèmes élémentaires
Effets du fluide (sans écoulement permanent)
Accrochage fréquentiel
Effets induits par la turbulence (effets de Reynolds)
Bifurcation instationnaire (couplage non conservatif)
26. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 1
Petits mouvements vibratoires d’un cylindre dans un
réseau de cylindres fixes soumis à un écoulement
transversal en régime laminaire
Modélisation
27. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 1
Petits mouvements vibratoires d’un cylindre dans un
réseau de cylindres fixes soumis à un écoulement
transversal en régime laminaire
Vitesse réduite critique d’instabilité dynamique
28. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 1
Petits mouvements vibratoires d’un cylindre dans un
réseau de cylindres fixes soumis à un écoulement
transversal en régime laminaire
Evolution de la fréquence et de l’amortissement en
fonction de la vitesse réduite
29. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 1
Petits mouvements vibratoires d’un cylindre dans un
réseau de cylindres fixes soumis à un écoulement
transversal en régime laminaire
Comparaison au modèle théorique de Connors
1/2
URC m2πξ
= KConnors
fn D ρf D 2
30. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 1
Petits mouvements vibratoires d’un cylindre dans un
réseau de cylindres fixes soumis à un écoulement
transversal en régime laminaire
Post instabilité
31. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 2
Petits mouvements vibratoires d’un réseau de cylindres
soumis à un écoulement transversal en régime laminaire
Modélisation
32. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 2
Petits mouvements vibratoires d’un réseau de cylindres
soumis à un écoulement transversal en régime laminaire
Critère de stabilité (phase)
Fo sinΦ
CFS = −
ωxo
33. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 3
Petits mouvements vibratoires d’un conduit flexible
parcouru par un écoulement axial interne en régime
laminaire
Modélisation
34. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 3
Petits mouvements vibratoires d’un conduit flexible
parcouru par un écoulement axial interne en régime
laminaire
Couplage non conservatif
35. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 3
Petits mouvements vibratoires d’un conduit flexible
parcouru par un écoulement axial interne en régime
laminaire
Couplage non conservatif
36. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 4
Vibrations induites par le sillage d’un cylindre rigide
soumis à un écoulement transverse turbulent
Modélisation LES (Re = 3900)
37. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 4
Vibrations induites par le sillage d’un cylindre rigide
soumis à un écoulement transverse turbulent
Accrochage
38. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 4
Vibrations induites par le sillage d’un cylindre rigide
soumis à un écoulement transverse turbulent
Accrochage
39. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 4
Vibrations induites par le sillage d’un cylindre rigide
soumis à un écoulement transverse turbulent
Portrait de phase
40. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Exemple 5
Petits mouvements vibratoires d’un réseau de cylindres
soumis à un écoulement transverse turbulent
Modélisation
41. Position du problème et modélisation Méthodes numériques Quelques exemples Conclusions et perspectives
Conclusions et perspectives
Synthèse
Module de couplage
Démonstrateur prototype
Adhérence aux versions de développement de
Code_Saturne, Code_Aster et Salomé
Performance, CPU, parallélisme
Verrous à lever
Passage à l’échelle réelle
Réduction de modèle
Homogénéisation
Couplage de modèles (micro macro, hybride RANS LES)