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Bourinet, Jean-Marc (19..-)

Overview
Works: 20 works in 21 publications in 2 languages and 22 library holdings
Roles: Opponent, Other, Author, Contributor, dgs, Thesis advisor
Publication Timeline
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Most widely held works by Jean-Marc Bourinet
APPROCHE NUMERIQUE ET EXPERIMENTALE DES VIBRATIONS AMORTIES DE TUBES REMPLIS DE MATERIAUX GRANULAIRES by JEAN-MARC BOURINET( Book )

2 editions published in 1996 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

LE REMPLISSAGE A L'AIDE DE MATERIAUX GRANULAIRES CONSTITUE UN PROCEDE D'AMORTISSEMENT PASSIF PARTICULIEREMENT INTERESSANT POUR LES TUBES. LA PREMIERE PARTIE DU TRAVAIL PRESENTE ABORDE CE SUJET PAR UNE APPROCHE NUMERIQUE DES VIBRATIONS DE FLEXION D'UN TUBE A SECTION RECTANGULAIRE REMPLI DE MATERIAU GRANULAIRE. UNE METHODE DE TYPE RAIDEUR DYNAMIQUE A ETE EMPLOYEE EN SUPPOSANT UNE RESONANCE INTERNE EN 1/4 D'ONDE DANS LE MATERIAU ET EN ASSIMILANT LE TUBE A UNE POUTRE DE TIMOSHENKO. CETTE APPROCHE A CONDUIT A LA REALISATION SOUS MATLAB D'UN PROGRAMME GENERAL D'ETUDE DES VIBRATIONS DE TREILLIS DE POUTRES (AMORTIES OU NON). CE PROGRAMME MET EN UVRE DES ALGORITHMES SPECIFIQUES A LA METHODE UTILISEE ET REPOSE SUR L'EXPLOITATION DU CARACTERE CREUX DES MATRICES IMPLIQUEES. LA SECONDE PARTIE REGROUPE L'ENSEMBLE DES ESSAIS EXPERIMENTAUX EFFECTUES. L'HYPOTHESE DE RESONANCE INTERNE DU MATERIAU GRANULAIRE A TOUT D'ABORD FAIT L'OBJET D'UN ESSAI CONSISTANT EN UNE ETUDE DES VIBRATIONS VERTICALES HARMONIQUES D'UN MATERIAU GRANULAIRE CONFINE ENTRE 2 PAROIS. DES RESONANCES EN 1/4 D'ONDE SEMBLENT EFFECTIVEMENT SE PRODUIRE EN L'ABSENCE DE PRESSION DE CONFINEMENT. L'ANALYSE EST CEPENDANT DELICATE CAR LA VITESSE DES ONDES DANS LE MATERIAU DEPEND DE L'ORDRE DE LA RESONANCE ET DU NIVEAU D'ACCELERATION (PLAGE D'ETUDE: 0.5-10MS#-#2). L'ETUDE DE L'INFLUENCE DE LA CONTRAINTE ISOTROPE DANS LE MATERIAU A MONTRE L'APPARITION FRANCHE DE RESONANCES BILATERALES SUR LES COURBES DE MASSES APPARENTES AU NIVEAU DES PAROIS POUR UNE PRESSION CARACTERISTIQUE DE L'ORDRE DE 40MBAR. AU DELA DE CE SEUIL, LES FREQUENCES DE RESONANCE AUGMENTENT TRES RAPIDEMENT AVEC LA PRESSION DE CONFINEMENT. LE PROGRAMME REALISE A ETE APPLIQUE A UN TUBE REMPLI DE BILLES DE VERRE QUI A FAIT L'OBJET DE LA SECONDE ETUDE EXPERIMENTALE. LES RESULTATS OBTENUS PENDANT L'ESSAI VIBRATOIRE DU MATERIAU GRANULAIRE ONT ORIENTE LE CHOIX DES PARAMETRES DU MODELE. LES FREQUENCES PROPRES ET AMORTISSEMENTS MODAUX EXPERIMENTAUX ONT ETE COMPARES A CEUX CALCULES
An adaptive sampling method for global sensitivity analysis based on least-squares support vector regression by Maria Steiner( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Reliability-based design optimization using kriging surrogates and subset simulation by Vincent Dubourg( )

1 edition published in 2011 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Quantile-based optimization under uncertainties using adaptive Kriging surrogate models by Maliki Moustapha( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Approche probabiliste de la tolérance aux dommages by Cécile Mattrand( )

1 edition published in 2011 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Ensuring the integrity of structural components subjected to fatigue loads remains an increasing concern in the aerospace industry due to the detrimental accidents that might result from fatigue and fracture processes. The research works presented here aim at addressing the question of aircraft safety in the framework of probabilistic fracture mechanics. It should be noticed that a large number of scientific challenges requires to be solved before performing comprehensive probabilistic analyses and assessing the mechanical reliability of components or structures in an industrial context. The contributions made during the PhD are reported here. Efforts are provided on each step of the global probabilistic methodology. The modeling of random fatigue load sequences based on real measured loads, which represents a key and original step in stochastic damage tolerance, is first addressed. The second task consists in choosing a model able to predict the crack growth under variable amplitude loads, i.e. which accounts for load interactions and retardation/acceleration effects, at a moderate computational cost. The PREFFAS crack closure model is selected for this purpose. Modifications are brought in order to circumvent the restrictive assumption of stationary load sequences. Finally, probabilistic analyses resulting from the coupling between the PREFFAS model and the stochastic modeling are carried out. The following conclusion can especially be drawn. Scatter in fatigue loads considerably affects the dispersion of the crack growth phenomenon. Then, it must be taken into account in reliability analyses. The last part of this work focuses on phrasing and solving the reliability problem in damage tolerance according to the selected stochastic loading models, which is a scientific challenge. A dedicated method is established to meet the required objectives and applied to structures representative of real problems
Analyse de sensibilité fiabiliste en présence d'incertitudes épistémiques introduites par les données d'apprentissage by Gabriel Sarazin( )

1 edition published in 2021 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

In the context of assessing the reliability of a satellite launch vehicle, an input-output simulation code is often required so as to predict the fallout position and to estimate the associated failure probability. Input data are measurements issued from embedded systems. The lack of knowledge about the uncertainties affecting input variables may have a significant impact on the quality of risk estimation. These PhD research works have two main goals : - Implementing an algorithm able to extract as much information as possible on the aforementionned uncertainties (knowing that the only available raw material is a small-sized dataset) before using the results of this statistical learning step to quantify the failure probability. - Performing a sensitivity analysis in order to understand which input variables or which input correlations play a key role in the risk assessment process
Approche probabiliste du diagnostic de l'état de santé des véhicules militaires terrestres en environnement incertain by Mathieu Sallin( )

1 edition published in 2018 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

This thesis is a contribution to the structural health analysis of the body of ground military vehicles. Belonging to the 20 - 30 tons range, such vehicles are deployed in a variety of operational contexts where driving conditions are severe and difficult to characterize. In addition, due to a growing industrial competition, the mobility function of vehicles is acquired from suppliers and is no longer developed by Nexter Systems. As a result, the complete definition of this function is unknown. Based on this context, the main objective of this thesis is to analyze the health of the vehicle body using a probabilistic approach in order to control the calculation techniques allowing to take into account the random nature of loads related to the use of ground military vehicles. In particular, the most relevant strategies for propagating uncertainties due to the terrain within a vehicle dynamics model are defined. This work describes how it is possible to manage an observation data measured in the vehicle for the purpose of assessing the reliability with respect to a given damage criterion. An application on a demonstrator entirely designed by Nexter Systems illustrates the proposed approach
Analyse de sensibilité fiabiliste avec prise en compte d'incertitudes sur le modèle probabiliste - Application aux systèmes aérospatiaux by Vincent Chabridon( )

1 edition published in 2018 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Les systèmes aérospatiaux sont des systèmes complexes dont la fiabilité doit être garantie dès la phase de conception au regard des coûts liés aux dégâts gravissimes qu'engendrerait la moindre défaillance. En outre, la prise en compte des incertitudes influant sur le comportement (incertitudes dites « aléatoires » car liées à la variabilité naturelle de certains phénomènes) et la modélisation de ces systèmes (incertitudes dites « épistémiques » car liées au manque de connaissance et aux choix de modélisation) permet d'estimer la fiabilité de tels systèmes et demeure un enjeu crucial en ingénierie. Ainsi, la quantification des incertitudes et sa méthodologie associée consiste, dans un premier temps, à modéliser puis propager ces incertitudes à travers le modèle numérique considéré comme une « boîte-noire ». Dès lors, le but est d'estimer une quantité d'intérêt fiabiliste telle qu'une probabilité de défaillance. Pour les systèmes hautement fiables, la probabilité de défaillance recherchée est très faible, et peut être très coûteuse à estimer. D'autre part, une analyse de sensibilité de la quantité d'intérêt vis-à-vis des incertitudes en entrée peut être réalisée afin de mieux identifier et hiérarchiser l'influence des différentes sources d'incertitudes. Ainsi, la modélisation probabiliste des variables d'entrée (incertitude épistémique) peut jouer un rôle prépondérant dans la valeur de la probabilité obtenue. Une analyse plus profonde de l'impact de ce type d'incertitude doit être menée afin de donner une plus grande confiance dans la fiabilité estimée. Cette thèse traite de la prise en compte de la méconnaissance du modèle probabiliste des entrées stochastiques du modèle. Dans un cadre probabiliste, un « double niveau » d'incertitudes (aléatoires/épistémiques) doit être modélisé puis propagé à travers l'ensemble des étapes de la méthodologie de quantification des incertitudes. Dans cette thèse, le traitement des incertitudes est effectué dans un cadre bayésien où la méconnaissance sur les paramètres de distribution des variables d'entrée est caractérisée par une densité a priori. Dans un premier temps, après propagation du double niveau d'incertitudes, la probabilité de défaillance prédictive est utilisée comme mesure de substitution à la probabilité de défaillance classique. Dans un deuxième temps, une analyse de sensibilité locale à base de score functions de cette probabilité de défaillance prédictive vis-à-vis des hyper-paramètres de loi de probabilité des variables d'entrée est proposée. Enfin, une analyse de sensibilité globale à base d'indices de Sobol appliqués à la variable binaire qu'est l'indicatrice de défaillance est réalisée. L'ensemble des méthodes proposées dans cette thèse est appliqué à un cas industriel de retombée d'un étage de lanceur
Utilisation des méthodes de Krigeage pour le dimensionnement en fatigue des structures éoliennes posées en mer. by Quentin Huchet( )

1 edition published in 2018 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Dans le contexte actuel de transition énergétique, les acteurs de la production électrique (dont EDF) s'orientent de plus en plus vers les technologies "bas carbone", permettant de développer leur mix énergétique et d'assurer une production toujours plus respectueuse de l'environnement. Parmi l'ensemble des alternatives progressivement industrialisées au cours de ces dernières décennies, l'énergie éolienne voit son développement s'accélérer. De nouveaux projets voient le jour, notamment avec le développement de parcs éoliens posés en mer le long des côtes françaises.Afin de garantir une sécurité maximale des installations vis-à-vis des défaillances mécaniques, les ingénieurs doivent mettre en place un ensemble de vérifications ayant pour but d'assurer l'intégrité structurelle pendant une durée de vie donnée. Cette étape, nécessaire à la certification et donc à l'industrialisation du projet, exige un investissement numérique important. Dans le cas particulier de l'estimation de l'endommagement à durée de vie, un ensemble complet d'analyses doit être effectué afin de simuler les réactions structurelles en différents points de la conception et ce, pour l'ensemble des conditions environnementales de chargement possibles (cas de charge). Au total, quelques milliers de simulations correspondant à l'ensemble des situations probables sont à prévoir pour la seule estimation de l'endommagement à durée de vie. De plus, la prise en compte des différents phénomènes physiques du problème (aérodynamique, hydrodynamique, mécanique élastique), ainsi que la considération des non-linéarités des réponses liées à l'asservissement de la turbine, impliquent l'utilisation de codes de résolution temporels et multi-physiques coûteux pour chacune des situations de chargement à simuler.Afin de réduire l'investissement lié à l'estimation de cet endommagement, l'utilisation de méthodes numériques de substitution (également appelées métamodèles) est une alternative prometteuse. Ces méthodologies ont montré leur efficacité dans divers domaines de l'ingénierie permettant d'approcher, par diverses hypothèses statistiques, la réponse de modèles numériques en ne considérant qu'un nombre réduit de simulations.Ce travail de thèse s'est focalisé sur le développement d'outils numériques pour le dimensionnement efficace des structures éoliennes en mer et plus particulièrement sur l'utilisation des métamodèles de Krigeage (ou méthode de régression par processus gaussien) pour l'estimation de l'endommagement mécanique. Sous certaines hypothèses, cette méthode de substitution se prête particulièrement bien à l'approximation des réponses de modèles physiques, notamment grâce à la mise en place facilitée d'architectures itératives d'enrichissement ("active learning strategy"). Deux domaines ont principalement été étudiés : l'estimation rapide des quantités d'endommagement structurel par le développement de la méthode "Adaptive Kriging for Damage Assessment" (AK-DA) et les possibilités d'utilisation de cette dernière dans le cadre d'études de la fiabilité conceptuelle au regard de la tenue à l'endommagement. L'applicabilité de ces méthodes a été illustrée via l'utilisation d'exemples numériques inspirés du contexte industriel et de ses contraintes
Identification de la variabilité spatiale des champs de contraintes dans les agrégats polycristallins et application à l'approche locale de la rupture by Xuan Hung Dang( )

1 edition published in 2012 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

This thesis is a contribution to the construction of the Local Approach to fracture at the microscopic scale using polycrystalline aggregate modeling. It consists in taking into account the spatial variability of the microstructure of the material. To do this, the micromechanical modeling is carried out by finite element analysis of polycrystalline aggregates. The random stress fields (maximum principal et cleavage stress) in the material representing the spatial variability of the microstructure are then modeled by a stationary ergodic Gaussian random field. The properties of the spatial variability of these fields are identified by an identification method, e.g. periodogram method, variogram method, maximum likelihood method. The synthetic realizations of the stress fields are then simulated by a simulation method, e.g. discrete Karhunen-Loève method, circulant embedding method, spectral method, without additional finite element calculations. Finally, a Local Approach to fracture by simulation of the cleavage stress field using the simulated realizations is constructed to estimate the rupture probability of the material
évaluation du risque sismique par approches neuronales by Zhiyi Wang( )

1 edition published in 2018 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

L'étude probabiliste de sûreté (EPS) parasismique est l'une des méthodologies les plus utiliséespour évaluer et assurer la performance des infrastructures critiques, telles que les centrales nucléaires,sous excitations sismiques. La thèse discute sur les aspects suivants: (i) Construction de méta-modèlesavec les réseaux de neurones pour construire les relations entre les intensités sismiques et les paramètresde demande des structures, afin d'accélérer l'analyse de fragilité. L'incertitude liée à la substitution desmodèles des éléments finis par les réseaux de neurones est étudiée. (ii) Proposition d'une méthodologiebayésienne avec réseaux de neurones adaptatifs, afin de prendre en compte les différentes sourcesd'information, y compris les résultats des simulations numériques, les valeurs de référence fournies dansla littérature et les évaluations post-sismiques, dans le calcul de courbes de fragilité. (iii) Calcul des loisd'atténuation avec les réseaux de neurones. Les incertitudes épistémiques des paramètres d'entrée de loisd'atténuation, tels que la magnitude et la vitesse moyenne des ondes de cisaillement de trente mètres, sontprises en compte dans la méthodologie développée. (iv) Calcul du taux de défaillance annuel en combinantles résultats des analyses de fragilité et de l'aléa sismique. Les courbes de fragilité sont déterminées parle réseau de neurones adaptatif, tandis que les courbes d'aléa sont obtenues à partir des lois d'atténuationconstruites avec les réseaux de neurones. Les méthodologies proposées sont appliquées à plusieurs casindustriels, tels que le benchmark KARISMA et le modèle SMART
Propagation d'incertitudes en CEM. Application à l'analyse de fiabilité et de sensibilité de lignes de transmission et d'antennes by Attibaud Kouassi( )

1 edition published in 2017 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Nowadays, most EMC analyzes of electronic or electrical devices are based on deterministic approaches for which the internal and external models' parameters are supposed to be known and the uncertainties on models' parameters are taken into account on the outputs by defining very large security margins. But, the disadvantage of such approaches is their conservative character and their limitation when dealing with the parameters' uncertainties using appropriate stochastic modeling (via random variables, processes or fields) is required in agreement with the goal of the study. In the recent years, this probabilistic approach has been the subject of several researches in the EMC community. The work presented here is a contribution to these researches and has a dual purpose : (1) develop a probabilistic methodology and implement the associated numerical tools for the reliability and sensitivity analyzes of the electronic devices and systems, assuming stochastic modeling via random variables; (2) extend this study to stochastic modeling using random processes and random fields through a prospective analysis based on the resolution of the telegrapher equations (partial derivative equations) with random coefficients. The first mentioned probabilistic approach consists in computing the failure probability of an electronic device or system according to a given criteria and in determining the relative importance of each considered random parameter. The methods chosen for this purpose are adaptations to the EMC framework of methods developed in the structural mechanics community for uncertainty propagation studies. The failure probabilities computation is performed using two type of methods: the ones based on an approximation of the limit state function associated to the failure criteria, and the Monte Carlo methods based on the simulation of the model's random variables and the statistical estimation of the target failure probabilities. In the case of the sensitivity analysis, a local approach and a global approach are retained. All these methods are firstly applied to academic EMC problems in order to illustrate their interest in the EMC field. Next, they are applied to transmission lines problems and antennas problems closer to reality. In the prospective analysis, more advanced resolution methods are proposed. They are based on spectral approaches requiring the polynomial chaos expansions and the Karhunen-Loève expansions of random processes and random fields considered in the models. Although the first numerical tests of these methods have been hopeful, they are not presented here because of lack of time for a complete analysis
Data-driven uncertainty quantification for high-dimensional engineering problems by Christos Lataniotis( Book )

1 edition published in 2019 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Nouvelle méthodologie générique permettant d'obtenir la probabilité de détection (POD) robuste en service avec couplage expérimental et numérique du contrôle non destructif (CND) by Miguel Reseco Bato( )

1 edition published in 2019 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

The performance assessment of non-destructive testing (NDT) procedures in aeronautics is a key step in the preparation of the aircraft's certification document. Such a demonstration of performance is done through the establishment of Probability of Detection (POD) laws integrating all sources of uncertainty inherent in the implementation of the procedure. These uncertainties are due to human and environmental factors in In-Service maintenance tasks. To establish experimentally these POD curves, it is necessary to have data from a wide range of operator skills, defect types and locations, material types, test protocols, etc. Obtaining these data evidences high costs and significant delays for the aircraft manufacturer. The scope of this thesis is to define a robust methodology of building POD from numerical modeling. The POD robustness is ensured by the integration of the uncertainties through statistical distributions issued from experimental data or engineering judgments. Applications are provided on titanium beta using high frequency eddy currents NDT technique. First, an experimental database will be created from three environments: laboratory, A321 aircraft and A400M aicraft. A representative sample of operators, with different certification levels in NDT technique, will be employed. Multiple inspection scenarios will be carried out to analyze these human and environmental factors. In addition, this study will take into account the impact of using different equipments in the HFEC test. This database is used, subsequently, to build statistical distributions. These distributions are the input data of the simulation models of the inspection. These simulations are implemented with the CIVA software. A POD module, based on the Monte Carlo method, is integrated into this software. This module will be applied to address human and ergonomic influences on POD. Additionally this module will help us to understand in a better way the equipment impact in POD curves. Finally, the POD model will be compared and validated with the experimental results developed
Optimisation multicritère sous incertitudes : un algorithme de descente stochastique by Quentin Mercier( )

1 edition published in 2018 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

This thesis deals with unconstrained multiobjective optimization when the objectives are written as expectations of random functions. The randomness is modelled through random variables and we consider that this does not impact the problem optimization variables. A descent algorithm is proposed which gives the Pareto solutions without having to estimate the expectancies. Using convex analysis results, it is possible to construct a common descent vector that is a descent vector for all the objectives simultaneously, for a given draw of the random variables. An iterative sequence is then built and consists in descending following this common descent vector calculated at the current point and for a single independent draw of the random variables. This construction avoids the costly estimation of the expectancies at each step of the algorithm. It is then possible to prove the mean square and almost sure convergence of the sequence towards Pareto solutions of the problem and at the same time, it is possible to obtain a speed rate result when the step size sequence is well chosen. After having proposed some numerical enhancements of the algorithm, it is tested on multiple test cases against two classical algorithms of the literature. The results for the three algorithms are then compared using two measures that have been devised for multiobjective optimization and analysed through performance profiles. Methods are then proposed to handle two types of constraint and are illustrated on mechanical structure optimization problems. The first method consists in penalising the objective functions using exact penalty functions when the constraint is deterministic. When the constraint is expressed as a probability, the constraint is replaced by an additional objective. The probability is then reformulated as an expectation of an indicator function and this new problem is solved using the algorithm proposed in the thesis without having to estimate the probability during the optimization process
Méta-modèles adaptatifs pour l'analyse de fiabilité et l'optimisation sous contrainte fiabiliste by Vincent Dubourg( )

1 edition published in 2011 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Cette thèse est une contribution à la résolution du problème d'optimisation sous contrainte de fiabilité. Cette méthode de dimensionnement probabiliste vise à prendre en compte les incertitudes inhérentes au système à concevoir, en vue de proposer des solutions optimales et sûres. Le niveau de sûreté est quantifié par une probabilité de défaillance. Le problème d'optimisation consiste alors à s'assurer que cette probabilité reste inférieure à un seuil fixé par les donneurs d'ordres. La résolution de ce problème nécessite un grand nombre d'appels à la fonction d'état-limite caractérisant le problème de fiabilité sous-jacent. Ainsi,cette méthodologie devient complexe à appliquer dès lors que le dimensionnement s'appuie sur un modèle numérique coûteux à évaluer (e.g. un modèle aux éléments finis). Dans ce contexte, ce manuscrit propose une stratégie basée sur la substitution adaptative de la fonction d'état-limite par un méta-modèle par Krigeage. On s'est particulièrement employé à quantifier, réduire et finalement éliminer l'erreur commise par l'utilisation de ce méta-modèle en lieu et place du modèle original. La méthodologie proposée est appliquée au dimensionnement des coques géométriquement imparfaites soumises au flambement
Métamodèles adaptatifs pour l'optimisation fiable multi-prestations de la masse de véhicules by Maliki Moustapha( )

1 edition published in 2016 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Cette thèse s'inscrit dans le cadre des travaux menés par PSA Peugeot Citroën pour l'allègement de ses véhicules. Les optimisations masse multi-prestations réalisées sur le périmètre de la structure contribuent directement à cette démarche en recherchant une allocation d'épaisseurs de tôles à masse minimale qui respectent des spécifications physiques relatives à différentes prestations (choc, vibro-acoustique, etc.). Ces spécifications sont généralement évaluées à travers des modèles numériques à très haute-fidélité qui présentent des temps de restitution particulièrement élevés. Le recours à des fonctions de substitution, connues sous le nom de métamodèles, reste alors la seule alternative pour mener une étude d'optimisation tout en respectant les délais projet. Cependant la prestation qui nous intéresse, à savoir le choc frontal, présente quelques particularités (grande dimensionnalité, fortes non-linéarités, dispersions physique et numérique) qui rendent sa métamodélisation difficile.L'objectif de la thèse est alors de proposer une approche d'optimisation basée sur des métamodèles adaptatifs afin de dégager de nouveaux gains de masse. Cela passe par la prise en compte du choc frontal dont le caractère chaotique est exacerbé par la présence d'incertitudes. Nous proposons ainsi une méthode d'optimisation fiabiliste avec l'introduction de quantiles comme mesure de conservatisme. L'approche est basée sur des modèles de krigeage avec enrichissement adaptatif afin de réduire au mieux le nombre d'appels aux modèles éléments finis. Une application sur un véhicule complet permet de valider la méthode
Reliability-based design optimization of an automotive body structure under crashworthiness constraints( )

1 edition published in 2014 in English and held by 0 WorldCat member libraries worldwide

Adaptive Kriging reliability-based design optimization of an automotive body structure under crashworthiness constraints by Maliki Moustapha( Book )

1 edition published in 2015 in English and held by 0 WorldCat member libraries worldwide

Metamodeling for crashworthiness design comparative study of kriging and support vector regression( )

1 edition published in 2014 in English and held by 0 WorldCat member libraries worldwide

 
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