Ce que vous allez découvrir
1
Une approche synchronisée essais → simulation
Comment relier directement l'expérimentation et la simulation pour réduire le temps de calibration d'un modèle matériau.
2
L'exploitation de la corrélation d'images numériques (DIC)
Comment utiliser les champs de mesure issus de la DIC pour enrichir et fiabiliser l'identification des lois de comportement.
3
La gestion des données expérimentales et matériaux
Les méthodes et bonnes pratiques pour structurer, centraliser et exploiter efficacement vos bases de données matériaux.
4
L'analyse inverse avec code_aster
Une démarche concrète pour identifier automatiquement les paramètres matériaux et évaluer la précision des résultats obtenus.
5
L'intégration des lois de comportement via MFront
Comment assurer la continuité entre l'identification des lois constitutives et leur utilisation dans vos modèles de simulation numérique.
6
Les leviers pour accélérer la qualification matériau
Les stratégies actionnables pour gagner en rapidité et en fiabilité tout au long du processus de qualification.
