Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
ANALYSE STOCHASTIQUE DE STRUCTURES PAR LES METHODES DE SYNTHESE MODALE
Academiques - EAN : 9783838140506
Édition papier
EAN : 9783838140506
Paru le : 21 mai 2014
94,90 €
89,95 €
Epuisé
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Manquant sans date
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9783838140506
- Réf. fournisseur : 6378360
- Editeur : Academiques
- Date Parution : 21 mai 2014
- Disponibilite : Manque sans date
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 272
- Format : 1.60 x 15.20 x 22.90 cm
- Poids : 404gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : Les méthodes de synthèse modale sont très utilisées pour l'analyse des structures de grande taille. L'un des problèmes posé par les méthodes classiques est que l'on conserve tous les d.d.l de jonction pour réaliser l'assemblage, ce qui augmente considérablement la taille du modèle condensé. Nous proposons une méthode de réduction de ces d.d.l. Cette méthode exploite les modes de l'interface. Une des principales hypothèses faite dans l'utilisation de ces méthodes, est que le modèle est déterministe. Par ailleurs, dans un processus de conception globale, la connaissance du domaine de variation des réponses d'une structure dues aux incertitudes qui découle de tolérances de fabrications, des conditions aux limites ou des excitations est essentielle. Pour cela, nous proposons l'extension des méthodes de sous-structuration à l'analyse stochastique des systèmes dynamiques. On distingue dans cette étude, le cas de paramètres aléatoires à loi de probabilité connue, ou le cas de variables dont l'information sur les dispersions est limitée, les modèles d'incertitude « info-gap » sont bien adaptés à ce type de problème.
