Automobile

  • Mécanique de la rupture fragile ou ductile
  • Science des données pour le véhicule autonome : apprentissage statistique, fusion de données
  • Modélisation d’écoulements de fluides : multiphasiques, atomisation, turbulence
  • Quantification d’incertitude (données d’entrée, paramètre, erreur numérique)
  • Modélisation multi-physique (structure, fluide, thermique, électromagnétisme)
  • Assimilation de données expérimentales ou issues de simulations numériques pour le calibrage de modèle
  • Calcul en grande dimension (modèles avec un grand nombre de variables)
  • Réduction de modèles pour l’accélération de calculs (bases réduites, POD, PDG, EIM)
  • Méta-matériaux : acoustiques, adhésifs, mécaniques