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Cette UE, organisée autour des outils et de méthodes numériques, vise à former les élèves ingénieurs des filières IEE et SEM et le Master SGB sur des notions essentielles de la programmation orientée objet, des méthodes numériques et d’optimisation. L’apprentissage du langage Java pour la filière IEE et Python pour la filière SEM/SGB permettra de programmer et d’appréhender les méthodes numériques (méthode des éléments finis) en vue de la modélisation et l’étude des systèmes physiques. Les méthodes d’optimisation quant à elles visent à concevoir et à améliorer l’efficacité de ces systèmes. L'ensemble des travaux élèves est effectué sur ordinateur.
Selon les filières, cet enseignement s’articule autour de trois axes principaux :
-> Filière IEE :
Programmation orientée objet (28h):
• Initiation au langage Java : syntaxe, les objets et interfaces.
• Méthodologies de conception orientée objet.
Les bureaux d’étude associés sont :
• Syntaxe et structure de langage et mise en œuvre de la notion de classe : problème de gestion de données.
• Syntaxe et structure de langage et mise en œuvre de la notion d'héritage: problème de gestion des formes géométriques (Shape)
• Projet "Occupancy estimators" : développement d'une interface graphique pour l'exploitation des données de consommation d'un bâtiment (estimation du nombre d'occupants du bâtiment).
Méthodes numériques pour les EDPs (20h):
• Méthode des éléments finis
Le projet associé est structuré autour de l'équation de Poisson qui sera résolu par la méthode des éléments finis :
• Projet : étude des décharges partielles dans un isolant diélectrique.
Optimisation et plan d’expérience(12h) :
• Méthodes d’optimisation : stochastique et déterministe
• Méthodes des plans d'expériences numériques.
Pour cette partie, les élèves utilisent le logiciel FGot pour réaliser les bureaux d’étude :
• Problèmes et algorithmes d'optimisation
• Plans d'expériences (jeu de rôle)
-> Filière SEM et Master SGB :
Programmation orientée objet (16h):
• Méthodologies de conception orientée objet : les notions de l'objet, l'héritage... (Langage Python).
Le bureau d’étude associé concerne le développement d'une application pour l'exploitation et la gestion d'un parking de voitures.
Méthodes numériques pour les EDPs (32h):
• Méthode des éléments finis
Le projet associé est structuré autour de l'équation de Poisson qui sera résolu par la méthode des éléments finis :
• Projet : étude et modélisation d'un dissipateur de chaleur pour les LEDs
Optimisation et plan d’expérience(12h) :
• Méthodes d’optimisation : stochastique et déterministe
• Méthodes des plans d'expériences numériques.
Pour cette partie, les élèves utilisent le logiciel FGot pour réaliser les bureaux d’étude :
• Problèmes et algorithmes d'optimisation
• Plans d'expériences (jeu de rôle)
Notions en informatique
Cours de méthodes numériques de 1ère année
Session normale / First session
ER = évaluation rattrapable / ER assessment :
Filière IEE : 2 projets + 1 comptes rendus de BE / 2 projects + 1 lab reports
Filière SEM & Master SGB : 1 projet + 2 comptes rendus de BE / 1 projects + 2 lab reports
Session de rattrapage / Second session
ER : la note obtenue en session 2 remplace la note ER session 1 / new examination to replace ER assessment
Moyenne de l’UE / Course Unit assessment = ER 100%
L'examen existe en français et en anglais 
Le cours est programmé dans ces filières :
) ) )Code de l'enseignement : 4EUS3MON
Langue(s) d'enseignement :
Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.
Coulomb J.L., "Optimisation", chapitre 8 de "Electromagnétisme et problèmes couplés", 'Electromagnétisme et éléments finis 3', EGEM, Hermes (2002).
M. Bonjour, G. Falquet, J. Guyot et A. Le Grand, "Java : de l'esprit à la méthode - distribution d'applications sur Internet", International Thomson Publisher, 1996.
Euvrard D., " Résolution numérique des équations aux dérivées partielles ", Masson, Paris (1994).
Danaila I. et al, "Introduction au calcul scientifique par la pratique ", Dunod, Paris (2005).
mise à jour le 8 février 2017
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