Modèle de simulation complexe

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Adaptation du modèle HYDROTEL à la simulation de Crues Maximales Probables sur des grands bassins nordiques : Cas du Complexe La Grande.

Adaptation du modèle HYDROTEL à la simulation de Crues Maximales Probables sur des grands bassins nordiques : Cas du Complexe La Grande.

(1) Analyser l'influence des conditions climatiques sur le sol (gel et dégel) sur les régimes d'écoulement. Tester, lors du calage subséquent, la capacité du modèle HYDROTEL à simuler dynamiquement l’écoulement. Des travaux antérieurs ont permis la mise en place d’une modélisation hydrologique à l’aide du système d’information géographique (SIG) PHYSITEL (Rousseau et al., 2011; Royer et al., 2006; Turcotte et al., 2001) et du modèle hydrologique HYDROTEL sur un sous-bassin représentatif du Complexe La Grande, le bassin de la rivière Nécopastic (Jutras et al., 2009). Ces travaux, toutefois, ne comprenaient pas explicitement de mise en place d’une modélisation de l’impact du gel sur le paramétrage des sols. Également, aucune donné ne permettait alors d’illustrer explicitement si cet état des sols se met en place bien avant l’accumulation de la neige et persiste longtemps après la fonte et par conséquent, s’il y a un véritable impact sur la dynamique de l’écoulement. Depuis ces travaux, des données de températures du sol (mesurées à 5cm et 10cm sous la surface) disponibles pour la station de l’IREQ sur le secteur Nécopastic ont permis de mettre en place un premier modèle de température du sol qui permet aussi de déterminer la profondeur du gel. Ce modèle très simple se base sur les travaux de Rankinen et al. (2004). L’implantation du modèle de température du sol dans le modèle hydrologique HYDROTEL implique également une interaction avec l’infiltration de l’eau dans le sol. Ce modèle constitue un premier pas dans la prise en compte du gel et dégel du sol sur l’hydrologie et son impact pourra être mieux quantifié lors du calage du modèle et lors des travaux futurs.
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Adaptation du modèle HYDROTEL à la simulation de Crues Maximales Probables sur des grands bassins nordiques Cas du Complexe La Grande: Rapport final.

Adaptation du modèle HYDROTEL à la simulation de Crues Maximales Probables sur des grands bassins nordiques Cas du Complexe La Grande: Rapport final.

• Il serait intéressant également de se pencher sur l’estimation de la température de la surface en fonction de la température de l’air. À tire d’observations complémentaires, certains éléments doivent être précisés. Normalement le calcul du rayonnement solaire considère la valeur de l’albédo de la surface ou de l’occupation du sol. En d’autres termes, il est nécessaire d’inscrire une valeur d’albédo pour chaque occupation du sol si l’on souhaite obtenir un résultat à cette échelle. Dans l’étude en cours, les valeurs d’albédo utilisées découlent des mesures de rayonnements de courtes longueurs incident et réfléchi. Les valeurs d’albédo journalières ont été ramenées à des valeurs mensuelles sous la forme d’un vecteur mensuel d’albédo. Comme HYDROTEL procède au calcul de l’albédo de la neige, celles-ci seront utilisées en présence de neige au sol. En d’autres temps, une valeur de d’albédo pour une surface de référence (0.23 pour des Pâturage) devra être spécifiée par l’utilisateur. Cette limitation par opposition à des valeurs d’albédo pour chaque occupation vise à préserver la simplicité du modèle et aussi à assurer sa compatibilité avec le calcul de l’ETP à l’aide de l’équation de Penman-Monteith.
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2013 — Développement d'un outil, par simulation numérique, d'aide à la décision pour le positionnement des éoliennes en terrain complexe

2013 — Développement d'un outil, par simulation numérique, d'aide à la décision pour le positionnement des éoliennes en terrain complexe

la plage entre ces limites. Comme le montre la Fig. 2.7, l’écart entre la limite minimum et maximum de σ 1 s’accroît avec l’augmentation de l’énergie cinétique turbulente k. Cependant, l’échelle semi-logarithmique utilisée et la division par la vitesse du vent à la nacelle, pour ob- tenir l’intensité de turbulence, sont deux facteurs qui expliquent que ce phénomène n’est pas facilement discernable dans les graphiques de la Fig. 3.4. Il est intéressant de noter que pour l’intensité de la turbulence, le modèle k −  produit des résultats particulièrement pertinents dans tout le domaine à l’exception de la zone de recirculation où les résultats concordent moins avec les mesures en soufflerie. Malgré tout, c’est le modèle k −  qui offrent les meilleurs ré- sultats dans la zone de recirculation. L’intensité de turbulence prévue par WAsP Engineering s’éloigne des mesures en soufflerie à partir de a/x = −0.5 et revient à des écarts plus faibles en aval de a/x = 4. Il est par ailleurs, notable que tous les résultats de WAsP Engineering sont symétriques par rapport au centre de la colline.
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Le transport intrahospitalier : conception et développement d'un modèle de simulation

Le transport intrahospitalier : conception et développement d'un modèle de simulation

18 travaillant au développement de l’outil de simulation. Il est très important de bien comprendre le système afin que le modèle soit une représentation fidèle de la réalité. Deuxièmement, il faut avoir accès aux données ainsi qu’aux paramètres dans lequel évoluera la simulation afin de bien définir le modèle. En ce sens, la représentation d’un système est beaucoup trop complexe à modéliser et nécessite la création d’un modèle, soit une version simpliste du système, afin de simuler et étudier son comportement. Cette étape est le fondement d’un projet de simulation et doit du même coup être réalisée avec parcimonie. C’est aussi à ce moment que des hypothèses devront être émises afin de rendre la simulation réalisable. Ces hypothèses devront être validées par les différentes parties prenantes du projet afin de s’assurer de la validité du modèle. Ensuite, il faut traduire le modèle en programme informatique et effectuer des tests afin de valider que la réponse du modèle est cohérente avec la réalité. Cette validation peut s’effectuer par le biais de comparaison avec des données historiques ou par discussion avec les dirigeants. Par la suite, il faut effectuer des expériences à l’aide de l’outil de simulation et spécifier différents critères tels que la durée de la simulation, la période de
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Évaluation des performances des SGBDOO : un modèle de simulation générique

Évaluation des performances des SGBDOO : un modèle de simulation générique

4.1. Méthodologie de modélisation Les SGBDOO sont des systèmes complexes, si bien que modéliser leur fonctionnement en vue d’étudier leurs performances peut s’avérer être également une tâche complexe. C’est pourquoi une méthodologie de modélisation a été utilisée pour produire VOODB. C’est une extension générique de l’approche classique de modélisation, dont les principes ont été définis depuis longtemps par divers auteurs [SARG79, NANC81, BALC92, KELL97] et qui consiste à formaliser la connaissance informelle concernant un système au sein d’un modèle de connaissance (incluant un modèle de charge) dédié à ce système. Ceci permet de faire abs- traction des contraintes liées à l’environnement de simulation employé et facilite la communication entre les experts du système et les experts en modélisation. C’est seulement dans un second temps que le modèle de connaissance est traduit en un programme de simulation.
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Intégration des paramètres du confort dans un modèle de simulation thermique

Intégration des paramètres du confort dans un modèle de simulation thermique

2.2. Les échanges de chaleur radiatifs Une ambiance est caractérisée par la température des parois qui la délimitent ; or, toutes ces parois émettent et absorbent de l'énergie sous forme de rayonnement électro-magnétique (surtout dans l'infrarouge). Le traitement physique exact des échanges de chaleur entre l'individu et les parois de l'ambiance à différentes températures est complexe en raison des facteurs caractéristiques du corps humain (configuration de sa surface, hétérogénéité de ses températures) et des facteurs d'ambiance (diversité des corps constituant l'ambiance, dimensions, températures, émissivités, angles d'émission et d'interception par rapport au corps humain).
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Simulation d'accessibilité dans la ville et expérience pédagogique : le modèle AccesSim

Simulation d'accessibilité dans la ville et expérience pédagogique : le modèle AccesSim

Si un tel modèle ne démêle pas l’écheveau complexe de la réalité, c’est sa simplicité qui permet de saisir quelques-unes des variables qui sont en jeu au sein de l’espace géographique. L’objectif est de permettre à de jeunes utilisateurs de s’approprier un environnement urbain et d’approcher les notions pour lesquelles le modèle a été construit par l’expérimentation. Le joueur-enfant n’a pas forcément de consignes au départ. Seules quelques informations concernant le comportement de chaque agent (enfants et services, ici des boulangeries) sont transmises ainsi que les contraintes associées à chacun, comme le temps de sortie des agents-enfants. L’environnement visuel et interactif suffit ensuite à la compréhension du modèle. Les outils à la disposition des joueurs-enfants sont aussi présentés soit pour intervenir sur la configuration, soit pour analyser la situation. Ils voient comment les agents-enfants s’adaptent à ce nouvel environnement et comment l’attractivité des services varie. Les conséquences de ses choix peuvent être évaluées à plusieurs niveaux géographiques (figure 7) : taux de satisfaction des agents-enfants à l’échelle des quartiers, moyenne des distances parcourues par les agents-enfants à l’échelle de la ville et enfin les ventes totales des agents-boulangeries à l’échelle de la ville modélisée. La carte montre en temps réel la satisfaction des différents agents-enfants : celle des agents- services se lit à leur taille. L’intensité de la couleur du quartier restitue en temps réel la part des agents-enfants qui ont pu accéder à une boulangerie : c’est la carte du bonheur.
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D'un modèle chorématique à un modèle de simulation : gestion des ressources ligneuses en zone soudano-sahélienne

D'un modèle chorématique à un modèle de simulation : gestion des ressources ligneuses en zone soudano-sahélienne

Identité territoriale Le niveau existentiel correspond à l'identité du territoire considéré : un village, une communauté, un groupe de villages avec des espaces d'exploitation partagés, etc. Mais l'entité territoriale apparaît complexe : une communauté peut se constituer en plusieurs villages pour lesquels des espaces sont partagés et d'autres exclusifs. Appréhender ce niveau nécessite une construction de l'analyse en ayant recours à la connaissance et à l'usage différencié de l'espace qu'ont les acteurs. L'unité territoriale globale est donc l'ensemble des éléments considérés en interaction, et donne un sens aux relations en les conservant dans le temps et l'espace. Le groupe attribue au territoire physique une unité, comme symbole de sa propre cohésion. L'élément ontologique du système spatial est alors le nom du territoire.
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Un modèle continu pour la simulation de réseau d'assainissement sous Matlab

Un modèle continu pour la simulation de réseau d'assainissement sous Matlab

2. Réseau d'assainissement : Définition et éléments constructifs Le réseau d’assainissement est un ensemble de conduites souterraines, ponctuées d’ouvrages. A l’exutoire de ceux-ci, est souvent installé des usines d’épuration. C’est un objet étendu et complexe dans lequel de nombreux acteurs interviennent. On peut agir, assister la régulation du réseau, soit par automatismes sur certains actionneurs (pompes, ouvrage de traitement, vannes, déversoirs d’orage mobiles…), soit en agissant à distance sur ces actionneurs [1]. Le réseau d’assainissement se dote de moyens techniques et organisationnels pour rendre cette tâche possible. Selon Bruno Ricard, le réseau d’assainissement peut être divisé en parties contrôlables et d’autres non contrôlables:
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SIMULATION DE L’ECOULEMENT D’EAU PLUVIALE SUR UN CANAL A GEOMETRIE COMPLEXE TYPE MARCHES D’ESCALIERS

SIMULATION DE L’ECOULEMENT D’EAU PLUVIALE SUR UN CANAL A GEOMETRIE COMPLEXE TYPE MARCHES D’ESCALIERS

L’objectif de ce travail est la conception d’un outil permettant de simuler les écoulements à surface libre dans les canaux d’évacuations des eaux pluviales à géométrie complexe type marches d’escaliers. En partant des équations fondamentales de la mécanique des fluides : équation de continuité et de la conservation de la quantité de mouvement, en tenant compte de certaines hypothèses simplificatrices et en ayant recours à un modèle de turbulence à deux équations de transport « modèle k-  », un modèle mathématique régissant l’écoulement extrêmement turbulent a été établi. Un outil de simulation numérique de l’écoulement extrêmement turbulent a été élaboré en utilisant la méthode des volumes finis. Le modèle mathématique a été discrétisé en utilisant le schéma totalement implicite pour la discrétisation temporelle et le schéma de la loi de puissance pour la discrétisation spatiale et résolu à l’aide de l’algorithme Simple. L’outil élaboré a été appliqué sur un canal à profil complexe type marches d’escaliers, et permet ainsi de déterminer les différents variables de l’écoulement dans ce type de canaux.
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Modèle géométrique déformable pour la simulation et l’optimisation automatique de forme

Modèle géométrique déformable pour la simulation et l’optimisation automatique de forme

Pierre Bézier introduit la notion de points de contrôles pour permettre une manipulation facile et intuitive des courbes [Piegl and Tiller, 1997]. Une courbe de Bézier est une combinaison linéaire de fonctions de bases polynomiales, dont les coefficents sont appelés points de contrôle. Avec cette définition, les points de contrôle deviennent des "poignées de contrôle" de la courbe, que l’on peut modifier intuitivement. Pour une courbe de Bézier, l’influence des point de contrôle est globale, c’est-à-dire que la modification d’un des points modifie l’allure de toute la courbe. Les courbes B-Splines ont été introduites pour pallier à certaines limitations des Bézier. Tout d’abord, pour modéliser des formes complexes ou pour assurer la continuité entre plusieurs courbes, la seule solution est d’augmenter le degré des courbes de Bézier. Les B-Splines per- mettent de conserver un degré faible, tout en facilitant la conception d’objet complexe. Grâce à l’introduction des vecteurs de nœuds, l’influence des points de contrôle d’une B-Spline est local. Les vecteurs de nœuds définissent les fonctions de base des B-Splines et en pratique il définit la zone d’influence de chaque point de contrôle sur la courbe. Nous donnons les définitions mathématiques de ces courbes dans le chapitre 3.
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Modélisation et simulation du comportement du complexe peau / tissu sous-cutané en chirurgie plastique d'augmentation tissulaire

Modélisation et simulation du comportement du complexe peau / tissu sous-cutané en chirurgie plastique d'augmentation tissulaire

CPTSC, nous avons fait plusieurs acquisitions en IRM 3T de l'ensemble du corps. Ces acquisitions nous ont permis de mettre en évidence une organisation générique du CPTSC qui à été la base d’un modèle géométrique générique paramétrable. Afin de reconstituer l’architecture lobulaire du tissu adipeux et afin de restituer l’effet mécanique des moyens d’unions conjonctifs du CPTSC, nous avons construit de manière procédurale, à l’aide d’une tesselation de Voronoï, l’anatomie lobulaire et les septas inter-lobulaires. Une modélisation mécanique hybride a été réalisée grâce à la plateforme SOFA afin de respecter fidèlement l’organisation complexe du tissu de soutient collagénique. Pour valider le comportement mécanique de notre modèle, nous avons transcrit puis comparer les paramètres de tests d'indentation in vivo à notre modèle générique. Concernant l’augmentation tissulaire, nous avons simulé le phénomène de peau d'orange et les effets de l’autogreffe adipocytaire au dessus et en dessous du plan de fascia superficialis. Nous avons ensuite étudié les conséquences biomécaniques des fasciotomies qui sont utilisées en pratique courante. Nous avons finalement inclus ce modèle générique dans un modèle de face généré à partir des acquisitions IRM afin de simuler une autogreffe adipocytaire au niveau de la face.
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Modélisation et simulation numérique de l'écoulement d'un fluide complexe

Modélisation et simulation numérique de l'écoulement d'un fluide complexe

1.3.2.3 Comportement des suspensions de bres Pour achever la construction d'un modèle de suspension de bres, il ne manque plus qu'à construire une loi de comportement des suspensions, c'[r]

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Simulation et Gestion : Vers un  modèle de  pilotage stratégique des  entreprises économiques

Simulation et Gestion : Vers un modèle de pilotage stratégique des entreprises économiques

o Elle offre non seulement une représentation tronquée de la performance, puisque focalisée sur la seule dimension coûts, mais elle peut conduire à des décisions contraires à l’intérêt de l’entreprise. o Ces méthodes ne permettent pas une analyse en temps réel ou future de l'entreprise. Dans le domaine de la gestion, la modélisation et simulation jouent également un rôle croissant. De la simple modélisation du calcul du résultat net à la simulation complexe des flux logistiques ou du trafic télécom, les outils informatiques permettent de prendre des décisions éclairées. La décision est au cœur du quotidien du manager. Du choix du mode de commissionnement des commerciaux `a la validation des décisions d’investissement en passant par l’organisation d’un système de distribution ou l’arbitrage, il est confronté `a des choix parfois difficiles, car complexes a évaluer. Même quand l’analyse est simple, l’incertitude de l’environnement opacifie souvent les effets potentiels des différentes options.
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Construction et évaluation d’un modèle de simulation dans un contexte interdisciplinaire

Construction et évaluation d’un modèle de simulation dans un contexte interdisciplinaire

Méthodes : exploration visuelle des sorties du modèle Afin de trouver un paramétrage du mo- dèle pour lequel les sorties correspondent à une situation observée, il est nécessaire d’explorer l’espace des paramètres. Des méthodes quasi-automatisées existent pour cela (Reuillon et al. 2013), mais elles sont peu adap- tées aux modèles comportant un grand nombre de paramètres, et reposent sur l’exécution d’une quantité très impor- tante de simulations (jusqu’à des centaines de millions, Schmitt et al. 2014). Ces mé- thodes ne permettent pas de mener une exploration de paramètres dépendants les uns des autres, ce qui est pourtant néces- saire dans notre cas : certains para- mètres de notre modèle doivent en effet conserver des valeurs conditionnées par d’autres (un rayon d’attraction maximum, par exemple, devra toujours être supérieur au rayon mi- nimum). Il existe d’autres méthodes de cali- bration, moins automatiques, adaptées aux modèles KIDS et capables de gérer la dé- pendance des paramètres (Hirtzel 2015). Ces méthodes font toutefois là aussi appel à un large volume de simulations, empêchant donc un paramétrage en temps réel. Qui plus est, la démarche de paramétrage dans laquelle nous nous inscrivons ne consiste pas en une exploration complète de l’es- pace des para- mètres, mais vise plutôt à trouver un ensemble cohérent de para- mètres permettant la reproduction des dy- namiques observées dans une région don- née. L’exploration du modèle ne peut donc se faire de manière automatisée, et ne peut non plus être réalisée sur un grand nombre de simulations : l’objectif est d’être réac- tif aux demandes et questionne- ments des archéologues, en temps réel. Cette explo- ration se réalisera donc autour d’une plate- forme d’exploration visuelle, s’inspirant des méthodes et concepts développés dans le champ des GeoVisual Analytics (Andrienko et al. 2003 ; Andrienko et al. 2014).
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Le modèle de simulation de quantité et de qualité SIGMA: Manuel de référence.

Le modèle de simulation de quantité et de qualité SIGMA: Manuel de référence.

Ce fichier contient les numéros des stations météorologiques et hydrométriques dont les données doivent êtres obtenues de fichiers ou de la base de données ainsi que la périod[r]

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Le modèle de simulation de quantité CEQUEAU-ONU: Manuel de référence.

Le modèle de simulation de quantité CEQUEAU-ONU: Manuel de référence.

Le traitement de préparation des données physiographiques vérifie les données d'entrée et analyse les résultats. Ce message indique que la somme des pourcentages des carreau[r]

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PADAWAN, un modèle multi-échelles pour la simulation orientée interactions

PADAWAN, un modèle multi-échelles pour la simulation orientée interactions

La simulation multi-agents a depuis longtemps fait les preuves de son adéquation à traiter des systèmes complexes, et elle gagne peu à peu sur des solutions alternatives telles que les modèles équationnels, les réseaux bayésiens, et autres approches dans lesquelles les entités (le plus souvent, des variables) sont éloignées de celles en usage chez les thématiciens. L’intérêt de l’ap- proche agent en la matière est de donner direc- tement corps aux concepts qui sous-tendent les modèles d’origine, ainsi qu’au comportement des entités correspondantes. Sans doute cela ne se fait-il pas sans un risque de biais mais il n’en reste pas moins que la compréhension mutuelle entre experts du domaine et informaticiens est favorisée.
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Modèle de morphogénèse urbaine: simulation d'espaces qualitativement différenciés dans le cadre du modèle de l'économie urbaine

Modèle de morphogénèse urbaine: simulation d'espaces qualitativement différenciés dans le cadre du modèle de l'économie urbaine

3.1.1 Couplage du niveau abstrait et du niveau concret Le modèle monocentrique prend en compte uniquement la dimension économique, donc permet de décrire le comportement des agents et la formation du niveau concret des occupations spatiales. Nous le couplons de manière très simple avec le niveau abstrait en remarquant qu’un actif disposant d’un revenu moyen dans une ville aura le choix entre un petit appartement en centre ville, un appartement plus grand en proche banlieue, et un appartement très grand ou une maison en banlieue lointaine. Le choix entre ces trois localisations dépend de la sensibilité de l’individu à la valeur positionnelle du niveau abstrait, que nous choisissons de traduire sous la forme d’une surface perçue qui vient s’ajouter ou se retrancher à la surface réelle occupée.
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Modèle de comportement élastoplastique adapté à la simulation numérique du soudage

Modèle de comportement élastoplastique adapté à la simulation numérique du soudage

2.2 Mise en oeuvre du modèle Le modèle décrit précédement a été programmé dans Code_Aster via le générateur de code MFront. Cette programmation consiste essentiellement à définir les paramètres matériaux et à introduire le sys- tème d’équations à résoudre obtenu par une discrétisation implicite des relations de comportement. Cette démarche est classique ; nous renvoyons vers [4] pour plus de détails.

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