Robustesse de l'algorithme d'identification Data-Driven vis-à-vis de données parcellaires - Ecole Centrale de Nantes
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Robustesse de l'algorithme d'identification Data-Driven vis-à-vis de données parcellaires

Résumé

Ce travail s’intéresse à l’influence des paramètres d’entrée de l’algorithme d’Identification Data-Driven (DDI, Leygue et al. (Comput. Mech. Appl. Mech. Engng., 331, 184-196 [1]) sur les résultats obtenus. Cet algorithme permet de mesurer des contraintes, sans lois de comportement, à partir de champs de déplacement et des forces appliquées à une structure. Dans le cas d’expériences réelles, les données sont toujours incomplètes ; mais nous montrons ici qu’avec un traitement approprié des données expérimentales, il est possible d’identifier de façon robuste les champs de contrainte.
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Dates et versions

hal-04824586 , version 1 (07-12-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04824586 , version 1

Citer

Marie Dalemat, Michel Coret, Adrien Leygue, Erwan Verron. Robustesse de l'algorithme d'identification Data-Driven vis-à-vis de données parcellaires. 14ème Colloque National en Calcul de Structures (CSMA 2019), CSMA, LEM3, MSME, Université de Lorraine, Arts et Métiers, CNRS, May 2019, Hyères, France. ⟨hal-04824586⟩
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