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200	1		_aIngénierie mécanique en contexte incertain _edes approches classiques à quelques développements récents _fsous la direction de Christian Gogu
214		0	_aLondon _cISTE Editions
214		4	_dC 2021
215			_a1 vol. (XI-349 p.) _cill. en noir et en coul. _d24 cm
225	2		_aMécanique _iModélisation numérique en mécanique
320			_aBibliogr. en fin de chapitres. Index
330			_a"Considérer le contexte incertain en ingénierie mécanique dans le but d’améliorer les performances des futurs produits ou systèmes apparaît désormais comme un avantage compétitif, voire une nécessité pour garantir une exigence de sûreté de plus en plus élevée. Ingénierie mécanique en contexte incertain traite de la modélisation, de la quantification et de la propagation d’incertitudes. Il étudie également la prise en compte des incertitudes dans l’analyse de la fiabilité et dans l’optimisation sous incertitudes. Le spectre des méthodes présentées va des approches classiques aux développements plus récents et les méthodologies sont illustrées par des exemples concrets dans des domaines variés de la mécanique (génie civil, génie mécanique et mécanique des fluides).Cet ouvrage s’adresse aussi bien à un public de chercheurs que d’ingénieurs s’intéressant à la thématique du traitement des incertitudes en ingénierie mécanique." _24e de couverture
359	2		_bPartie 1. Modélisation, quantification et propagation d’incertitudes _cChapitre 1, Modélisation des incertitudes _cChapitre 2, Caractérisation et modélisation probabiliste de milieux hétérogènes _cChapitre 3, Propagation d’incertitudes à l’échelle de structures de génie civil vieillissantes _cChapitre 4, Réduction d’incertitudes en analyse multidisciplinaire basée sur une étude de sensibilité par chaos polynomial _bPartie 2. Prise en compte des incertitudes : analyse de fiabilité et optimisation sous incertitudes _cChapitre 5, Estimation de probabilité d’événements rares _cChapitre 6, Méthodes adaptatives basées sur le krigeage pour l’évaluation de probabilités de défaillance : focus sur les méthodes AK _cChapitre 7, Analyse de sensibilité globale ciblée pour la fiabilité en présence d’incertitudes sur les paramètres de distribution _cChapitre 8, Optimisation multi-objectif stochastique : un algorithme de descente
410			_0257309276 _tMécanique _iModélisation numérique en mécanique _pVol.
452			_0260792098 _tIngénierie mécanique en contexte incertain _odes approches classiques à quelques développements récents _fsous la direction de Christian Gogu _sMécanique
606			_3027910156 _aMécatronique _3027330362 _xFiabilité _2rameau
606			_3027340651 _aGénie mécanique _2rameau
606			_3027468372 _aIngénierie _2rameau
700		1	_3141901632 _aGogu _bChristian _f1982-.... _4651