Simulation avancée

Accélérer les cycles de conception tout en conservant la robustesse des modèles physiques

• Développement d’approches d’apprentissage adaptées aux systèmes physiques critiques conçus pour des environnements industriels contraints
• Optimisation bayésienne pour problèmes complexes non linéaires
• Métamodèles par processus gaussiens
• Couplage données / modèles physiques

Concevoir mieux, plus vite, sous contraintes industrielles

• Optimisation multi‑paramétrique couplée à des métamodèles
• Prise en compte de non‑linéarités localisées (contacts, interfaces) dans des problématiques de dynamiques vibratoires
• Développement de méthodologie d’équilibrage harmonique pour systèmes dynamiques non linéaires

Rendre accessibles des simulations complexes en temps maîtrisé

• Réduction de modèles paramétriques
• Approches non intrusives pour cas instationnaires
• Modèles hybrides de type décomposition de domaine
• Couplage multi-physique
• Applications à l’interaction fluide‑structure (flutter, instabilités,…)

Exploiter la puissance du calcul intensif pour la simulation industrielle

• Programmation parallèle et optimisation matérielle
• Implémentations de code sur architectures hybrides CPU‑GPU
• Simulation et résolution haute fidélité de phénomènes multi‑physiques complexes