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Modélisation d’un comportement coopératif d'un agent

Modélisation d’un comportement coopératif d'un agent

Chapitre 3 Le comportement coopératif des systèmes multi-agents Modélisation d’un comportement coopératif d’un agent qui permet de décrire facilement son comportement. Le deuxième avantage des AEF est qu’ils facilitent la tâche des concepteurs du protocole de coopération car ils possèdent une représentation graphique qui donne aux concepteurs une vue globale et évidente du protocole. Passons au troisième avantage des AEF qui concerne la validation du protocole. Nous pouvons noter que l’aspect de validation des protocoles présente le point le plus fort qui caractérise les AEF par rapport aux autres formalismes car la majorité des algorithmes de validation nécessitent d’abord une traduction du protocole dans un formalisme donné vers les AEF avant validation. Malgré tous les avantages que nous avons cité pour les AEF, ils présentent aussi des inconvénients surtout pour la modélisation de l’évolution d’un système multi-agents où le comportement de ce système s’avère plus complexes que les autres. D’une part nous avons dit que parmi les avantages des AEF est qu’ils permettent de décrire un protocole de coopération de façon simple où chaque état de l’automate correspond à une étape de la conversation, cet avantage conduit à un grand problème ou inconvénient dont le nombre d’état est combinatoire avec le nombre d’agent impliqués dans une activité coopérative et puisque aussi ce nombre d’états d’automate doit être fini malgré qu’il peut être énorme, la capacité de calcul des AEF est limité. Alors les AEF ne peuvent donc se souvenir d’une suite d’événements arbitrairement longue. D’autre part, les AEF ne peuvent décrire que des processus séquentiels, de ce fait, tous les calculs, toutes les actions parallèles, la synchronisation leur sont pratiquement interdits ; sachons que le parallélisme et la synchronisation sont des caractéristiques importantes dans un protocole de coopération, donc ce formalisme (AEF) n’est pas adapté lorsqu’on veut représenter un système coopératif malgré tous ses avantages décrits précédemment.
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Etude de la croissance tumorale via la modélisation agent-centré du comportement collectif des cellules au sein d'une population cellulaire

Etude de la croissance tumorale via la modélisation agent-centré du comportement collectif des cellules au sein d'une population cellulaire

Un nouveau modèle agent-centré de croissance tumorale 13 Ensuite, nous devons disposer d’une complète liberté dans la direction de déplace- ment et dans la direction de division des cellules : nous écartons donc les modèles sur grille. En effet, ils imposent des contraintes sur la position et le déplacement des cellules qui peuvent introduire des biais artificiels sur l’organisation des cellules ; de plus, ils ne peuvent pas explorer en profondeur les questions d’orientation, puisque le nombre d’orientations possibles pour une cellule est limité par la géométrie du réseau (elle est par exemple de quatre dans un réseau carré) [Mac+10]. Dans [RCM07], cette influence artificielle du réseau sur le comportement global est comparée aux conséquences, parfois observées, du choix d’un schéma numérique lors de résolutions d’équations aux dérivées partielles (autant dans ce dernier cas les conséquences sont quantifiables après une ana- lyse mathématique, autant dans le cas des automates cellulaires une telle quantification est extrêmement difficile).
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Contribution à la modélisation de la dynamique du comportement d'opérateurs humains

Contribution à la modélisation de la dynamique du comportement d'opérateurs humains

Plusieurs systèmes intégrants des agents BDI ont été élaborés comme les systèmes les plus connus PRS ou dMARS. JAM (Huber, 1999) - Java Agent Model - est un autre système dans le- quel les plans d'actions sont sélectionnés et exécutés selon les buts, les intensions et les croyances. Pour remplacer le modèle BDI, Schmidt (Schmidt, 2000) a élaboré un autre modèle de ré- férence PECS (Physical conditions, Emotional state, Cognitive capabilities, Social status) qui permet de modéliser le comportement humain, non seulement par ses états mentaux et inten- tionnels, mais aussi en considérant l'environnement social. PECS intègre aussi l'état émotionnel, les capacités cognitives et physiques ce qui le rend plus complet et plus représentatif du compor- tement humain. Un agent autonome basé sur l'architecture PECS est modélisé comme une entité psychosomatique ayant des capacités cognitives, inuencé par des facteurs physiques, émotifs et vivant dans un environnement social.
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Modélisation des attitudes cognitives et affectives chez l’individu en situation d’apprentissage coopératif sur le web

Modélisation des attitudes cognitives et affectives chez l’individu en situation d’apprentissage coopératif sur le web

Conclusion La présente thèse est le résultat de plusieurs années de recherches. Partant d‟une problématique : comment prendre en compte les aspects affectifs et cognitifs d'un apprenant dans une situation apprentissage coopératif à distance?, nous avons eu recours au paradigme d'agents comme solution informatique à une telle problématique (Mediani et Djoudi, 2007). Nous avons proposé une architecture multi-agents pour notre environnement de modélisation de l'apprenant. Cette architecture est basée sur un élément très essentiel pour notre travail qui est le modèle de l'apprenant. Puis nous avons procédé à la définition des données qui peuvent être incluses dans le modèle de l'apprenant. Nous avons pu montrer que ces données peuvent être de nature statique ou dynamique et donc une taxonomie pour ces données a été proposée. Pour le recueil et l'organisation des données d'interaction, il a fallu utiliser des méthodes de collecte. Nous avons utilisé les formulaires de saisie et les questionnaires pour les données statiques. Par contre, pour les données dynamiques, nous avons mis en œuvre un outil à base d'agents recueillant toutes les données d'interaction de l'apprenant avec l'environnement. Une base de données contenant ces informations a été construite. Il a aussi fallu montrer que les données d‟interaction enregistrées pouvaient permettre de construire des indicateurs de l‟état des apprenants, de l'état des groupes, et de la progression de la session de formation. L‟absence de tels indicateurs dans les environnements d'apprentissage et d'enseignement existants nous a permis de justifier de devoir proposer ces nouvelles fonctionnalités. Pour tirer ces indicateurs, un agent analyseur des traces a été proposé et il est en cours de mise en œuvre. Nous avons choisi d‟implémenter ces fonctionnalités sous la forme d‟un système multi-agents. Nous avons choisi d‟aller jusqu‟au bout de l‟implémentation de notre système multi-agents. Très vite, nous nous sommes aperçus de la rareté des outils de développement appropriés. Il nous a fallu donc utiliser une méthodologie pour l‟analyse, la conception et la spécification des systèmes multi-agents.
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Modélisation micromécanique du comportement d'un sol injecté

Modélisation micromécanique du comportement d'un sol injecté

Figure 1.9  Essais triaxiaux avec contrainte de connement 100 kPa sur le sable pur et articiellement cimenté avec diérentes teneurs en ciment - Abdulla et Kiousis Lo et al. (2003) [38] ont étudié l'eet d'un agent de cimentation sur le compor- tement d'un sable de quartz. Des essais à contrainte de connement nulle ont été spécialement réalisés an d'apprécier directement la contribution de la liaison entre les grains à la résistance et à la rigidité du sol composite. Les résultats d'essai montrent clairement l'existence d'une rupture progressive des liaisons de cimentation, qui se produit avant la rupture. Pour un état de contrainte éloigné de l'état de rupture, la dilatance du sol cimenté est inférieure à celle du sol original, ceci est dû à l'eet de liaison. Toutefois, au voisinage de la rupture, la rupture des liaisons qui se produit à des niveaux de cisaillement plus élevés conduit à une dilatance plus marquée du sol cimenté, qui contribue largement à l'augmentation de la résistance au cisaillement du sol cimenté par rapport au sol initial. Lo et al. (2003) [38] montrent que l'enveloppe de rupture courbe tend vers la surface de rupture du sol non cimenté de départ lorsque le niveau de contrainte augmente. Cet aspect est interprété par Lo et al. (2003) [38] par l'introduction d'une surface de rupture qui modélise l'eet de l'agent de cimentation en deux contributions distinctes : une contribution de liaison réelle entre les grains d'une part, et une augmentation de la dilatance au voisinage de la rupture. Ces deux contributions se dégradent lorsque la contrainte de connement augmente, mais à des taux diférents.
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Modélisation du comportement de piétons en milieu urbain

Modélisation du comportement de piétons en milieu urbain

Figure 4.5 – vue globalesur la création de l’environnement à partir du shapefile. iii) L’agent wayfinder (figure 4.6) qui représente le piéton qui se trouve dans un environnement urbain non connu et cherche une destination précise. Cet agent se comporte de la manière suivante : la navigation sera réactive et à chaque point de décision qui est représenté par des intersections des routes, l’agent wayfinder cherche la route la plus intégrée dans le premier cas, et la route la plus connecté dans le deuxième cas. Dans les deux cas on cherche à calculer le nombre de tours effectués par l’agent pour atteindre la destination et le temps écoulé et même la distance ou bien la longueur de chemin. Une fois obtenue ces informations, on les compare pour conclure l’effet et les performances de ces deux paramètres dans le processus de wayfinding et on
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La modélisation multi-agent du marché du travail français

La modélisation multi-agent du marché du travail français

L’usage de la simulation informatique multi-agent se développe depuis une trentaine d’an- nées : "la complexité du monde réel est reproduite dans des expérimentations in silico, où l’on observe les dynamiques individuelles et collectives d’entités informatiques, des « abstractions manipulables » du monde réel, conçues par des chercheurs de toutes disciplines" (Treuil et al., 2008). Cette simulation informatique peut être réalisée en utilisant un Système Multi-agent (SMA), qui peut être défini comme une organisation d’agents (El Fallah Seghrouchni et Briot, 2009). Chaque agent de ce système est "une entité réelle ou virtuelle, dont le comportement est autonome, évoluant dans un environnement, qu’il est capable de percevoir, sur lequel il est capable d’agir et d’interagir avec les autres agents"(Demazeau et Costa, 1996). Un SMA permet ainsi la représentation précise de l’ensemble des entités qui composent le système complexe. Il permet de spécifier l’environnement dans lequel elles évoluent, ainsi que les règles d’inter- actions entre ces entités. Par interaction, on entend la mise en relation dynamique de deux ou plusieurs entités par le biais d’un ensemble d’actions réciproques (El Fallah Seghrouchni et Briot, 2009).
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MAGéo, une plateforme de modélisation et de simulation multi-agent pour les sciences humaines.

MAGéo, une plateforme de modélisation et de simulation multi-agent pour les sciences humaines.

2 Principaux concepts de MAGéo 2.1 Objectif général 5 Notre objectif est d’offrir une plateforme de modélisation et de simulation qui permette à tout chercheur sans formation préalable en programmation informatique de pouvoir développer un modèle dynamique et spatialisé en un nombre restreint d’étapes. Ceci ne signifie pas que le chercheur ne devra pas au préalable se familiariser avec les concepts qui constituent le cadre de pensée de MAGéo et les entités manipulables par lesquelles ce cadre se concrétise dans la plateforme. Mais cela signifie qu’une fois ces concepts acquis, il pourra utiliser pleinement les potentialités du logiciel pour développer ses modèles avec une liberté intellectuelle importante, tout en respectant ce cadre. A travers les mots choisis dans les dialogues, les structures proposées, la documentation, nous avons cherché à définir un contexte intellectuel qui soit dégagé le plus possible de toute technique informatique. Nous avons voulu aussi définir des entités conceptuelles associées à des formes graphiques explicites permettant de construire un modèle simple à comprendre et dont la combinatoire soit riche de possibilités. Ce système d’entités manipulables est le méta-modèle AOC, Agent – Organisation – Comportement (Langlois et al., 2010, 2014). Ce méta-modèle s’inscrit à la fois dans la théorie des systèmes complexes, l’approche distribuée des systèmes multi-agent spatialisés, mais aussi dans la dynamique des systèmes. MAGéo offre donc un outil transdisciplinaire pouvant être utilisé dans les différentes disciplines des sciences humaines (Varenne, 2011).
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Modélisation des membres et de leur comportement dans un écosystème de services d’autopartage à Montréal

Modélisation des membres et de leur comportement dans un écosystème de services d’autopartage à Montréal

2.4.5 Études basées sur des simulations multi-agents L’exploitation de simulations multi-agents est un autre créneau important dans la littérature sur l’autopartage. Ces modèles représentent une sélection d’agents possédant des caractéristiques propres à chacun et qui interagissent dans un environnement selon les contraintes prescrites par le système (Barbati, Bruno et Genovese, 2012). Dans le domaine, un outil populaire est l’environnement MATSim qui permet de simuler le comportement d’usagers dans un système fermé et ce, avec une résolution très fine. Tous les évènements captés sont alors enregistrés pour être par la suite analysés selon la dimension et le niveau d’agrégation désiré (Horni, Nagel et Axhausen, 2016). Ceci permet, entre autres, de simuler et tester des scénarios hypothétiques afin d’y analyser les répercussions sur le système, ce qui constraste avec les sections précédentes (créneaux de recherche) où l’on cherche davantage à caractériser le comportement des membres. En retour, les connaissances et données qui ont émanées lors de ces recherches permettent de calibrer et de valider les modèles multi-agent employés. Dans le domaine de l’autopartage, les simulations multi-agent ont notamment permis de considérer une optique opérateur et de modéliser l’impact à un niveau opérationnel (une réassignation des véhicules aux stations par exemple), mais également à un niveau stratégique (l’ouverture d’une zone de couverture, l’ajout d’un service LSI, l’électrification complète d’une flotte). L’optique membre peut également être considérée en regardant les caractéristiques des membres (sociodémographique, ménage) et leur comportement (motif, choix modal).
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Modélisation des stratégies verbales d'engagement dans les interactions humain-agent

Modélisation des stratégies verbales d'engagement dans les interactions humain-agent

Dans les travaux précédents, des agents conversationnels animés ont adapté leur comportement verbal dans une gamme de différentes façons à l’utilisateur afin d’engager l’utilisateur dans l’interaction. Il existe des comportements d’agent qui sont spécifiquement orientés vers le commencement ou la fin de l’interaction, en commençant et terminant ainsi l’engagement. Les systèmes peuvent, par exemple, décider quand [Sidner et al., 2005b], comment [Bohus and Horvitz, 2014] et avec qui [Bohus and Horvitz, 2009b] commencer et terminer une interaction. D’autres systèmes [Bickmore et al., 2013, Bickmore and Picard, 2005, Bickmore and Cassell, 2005, Sidner et al., 2013] utilisent des comportements verbaux qui peuvent favoriser l’engagement lors de l’interaction; stratégies à maintenir ou à réparer l’engagement. La plupart des systèmes ne considèrent pas un seul comportement subtil pour fa- voriser l’engagement de l’utilisateur; ils emploient soit une large gamme de comporte- ments en même temps (par exemple [Bickmore et al., 2013, Bickmore and Picard, 2005]), ou un comportement qui s’altère pendant toute la durée de l’interaction en changeant (dans le temps) le sujet ou le but de l’interaction (par exemple [Bickmore and Cassell, 2005, Sidner et al., 2013]). Bien que ces approches puissent entraîner des agents plus engageant que des agents sans ces comportements, l’effet de com- portements individuels peut ne pas être toujours clair.
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Représentations relationnelles et apprentissage interactif pour l'apprentissage efficace du comportement coopératif

Représentations relationnelles et apprentissage interactif pour l'apprentissage efficace du comportement coopératif

Recent works have considered interactive LfD in robotics, but mostly in the context of single-agent tasks and without concurrent actions and high-level rep- resentations. In this chapter, we propose a way to learn a collaborative task. The work presented in this chapter focuses on human-robot collaboration sce- narios but could be applied more broadly, to any virtual agent that has to work with a human in a support fashion. Our contributions include the following: i) proposing and evaluating an interactive behavior learning framework for cooperative tasks with concurrent actions ii) the introduction of a potential error estimation mechanism for relational policy learning iii) the introduction of a formalism, based on relational semi-MDPs, to model concurrent decision problem and iv) how to learn preferences with the proposed framework.
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Modélisation du comportement des dallages industriels

Modélisation du comportement des dallages industriels

L’ensemble des logiciels précédents cités permettent d’analyser la transmission des charges d’un joint à l’autre d’un même dallage (dans le cas d’un modèle 3D) et d’évaluer l’effet d’une distribution linéaire ou non linéaire de la température à travers l’épaisseur du dallage. Les avantages et les inconvénients des modèles précédents sont discutés dans ce qui suit. D'une manière générale les modèles par éléments finis se regroupent en deux catégories : les modèles en 2D et les modèles en 3D. Les premiers présentent l'avantage d'être beaucoup plus simples et de présenter une taille de calcul bien inférieure à celle des modèles 3D. Le principe des modèles bidimensionnels (en axisymétrie et en déformation plane) consiste à assimiler le dallage à une plaque mince. Le support peut être celui de Winkler ou de Boussinesq. Les modèles tridimensionnels s'appuient généralement sur les hypothèses suivantes : le dallage est assimilé à un solide de dimensions finis, le support est un massif stratifié dont les différentes couches ont un comportement élastique.
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Quel comportement coopératif
chez les agriculteurs irrigants ?

Quel comportement coopératif chez les agriculteurs irrigants ?

Résultats : un niveau élevé de coopération chez les agriculteurs L’e´tude de la coope´ration au labora- toire, avec des e´tudiants, re´ve`le un faible niveau de participation au compte collectif. Sur toute la dure´e de l’expe´rience, les e´tudiants consa- crent en moyenne 32 % de leur dotation au compte collectif. Plus pre´cise´ment, lors des premie`res pe´rio- des du jeu, les sujets de´butent par une re´partition assez e´galitaire entre le compte prive´ et le compte collectif mais basculent rapidement vers un placement favorisant leur compte prive´ au de´triment du groupe. Le sujet apprend au fur et a` mesure de l’expe´rience la strate´gie qui corres- pond a` la maximisation de son profit, et cette strate´gie est utilise´e de plus en plus fre´quemment au cours de l’expe´- rience. On observe alors la tradition- nelle de´croissance des apports au compte collectif (Ledyard, 1995). Ainsi, lors des cinq pe´riodes du jeu, seulement 20 % de la dotation sont consacre´s a` ce compte collectif. Ce n’est pas le cas chez les agricul- teurs. Le comportement coope´ratif est totalement diffe´rent. Il de´bute a` un niveau de coope´ration e´leve´ et se maintient dans le temps. En moyenne, les agriculteurs consacrent 46 % de leur dotation au compte collectif. Le coefficient de variation de la contribu- tion collective du groupe est de 118 % au laboratoire mais de 61 % sur le terrain. Cette contribution collective est la somme des contributions au compte collectif des quatre membres du meˆme groupe. L’agriculteur opte
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Modélisation de l'effet des contraintes sur le comportement magnétique des ferrites

Modélisation de l'effet des contraintes sur le comportement magnétique des ferrites

diff´erentes valeurs associ´ees ont pu ˆetre relev´ees dans la bibliographie [11], et sont re- group´ees dans le tableau 3.1. A ces constantes `a caract`ere plutˆot magn´etique s’ajoutent les constantes d’´elasticit´e du monocristal. On compte trois constantes (C 11 , C 12 et C 44 en notation de Voigt) pour cause de sym´etrie cubique. Les recherches bibliographiques n’ont pas permis leur d´etermination. Nous avons eu cependant acc`es `a deux monocristaux de ferrite orient´es diff´eremment pouvant conduire `a une d´etermination exp´erimentale des constantes ´elastiques. La taille trop r´eduite des monocristaux ne nous permettait pas de r´ealiser un essai m´ecanique. Nous avons par cons´equent mis en place une proc´edure exp´erimentale associant des mesures de diffusivit´e thermique [51], `a une proc´edure d’i- dentification inverse utilisant le comportement ´elastisque du polycristal. La proc´edure et les r´esultats obtenus constituent l’annexe C. Les valeurs moyennes des coefficients d’´elasticit´e apparaissent ´egalement dans le tableau 3.1.
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Comportement magnétomécanique : approche expérimentale et modélisation multiéchelle

Comportement magnétomécanique : approche expérimentale et modélisation multiéchelle

2 2. Protocole expérimental Le matériau d’étude est un acier dual phase. Sa microstructure est composée de 30%.vol de martensite et 70%.vol de ferrite. De point de vue magnétique, le comportement magnétique du matériau peut être considéré, en première approximation, similaire à celui du fer pur, même si la martensite présente une susceptibilité magnétique non nulle, elle est beaucoup plus faible que la susceptibilité du matériau. Le montage expérimental utilisé est présenté dans la figure (Fig.1) (Les détails concernant le montage sont explicités dans [4] ). Les essais réalisés consistent à mesurer la réponse magnétique du matériau sous contrainte mécanique statique et à champ magnétique variable ainsi que les cycles piézomagnétiques sous chargement mécanique cyclique et à champ magnétique constant.
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Identification et modélisation du comportement dynamique des robots d'usinage

Identification et modélisation du comportement dynamique des robots d'usinage

Figure 2.25 Évolution des valeurs des fréquences propres dans l’espace de travail du robot pour une excitation de l’outil 2 dans la direction Y a premier mode b deuxième mode.. Figure 2.[r]

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Planification de missions multi-satellites par système multi-agent coopératif

Planification de missions multi-satellites par système multi-agent coopératif

Keywords: Scheduling, Multi-Satellite, Coope- rative Multi-Agent Systems. 1 Introduction Une constellation de satellites d’observation de la Terre est un ensemble potentiellement hété- rogène de satellites. Elle permet de couvrir une large surface terrestre avec une fréquence de revisite élevée de chaque zone, tout en propo- sant des images de types différents et en garan- tissant la robustesse du système. Planifier une mission d’observation pour une telle constella- tion est une tâche difficile. En effet, beaucoup de paramètres et de contraintes souvent contra- dictoires sont à prendre en compte : le nombre de satellites et leurs caractéristiques, le volume des demandes des clients et les nombreuses contraintes qui y sont associées (le type de prise de vue, la priorité du client, la qualité demandée, la plage temporelle de validité, etc.) ainsi que les contraintes extérieures (la couverture nuageuse dans le cas de satellites optiques, etc.). La durée de mise en place d’un plan doit être raisonnable, notamment dans le cadre de demandes urgentes, typiquement inférieures à cinq minutes dans un contexte opérationnel, ce qui n’est pas toujours le cas actuellement.
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Etude et modélisation du comportement mécanique des matériaux composites

Etude et modélisation du comportement mécanique des matériaux composites

La méthode d'éléments finis est une technique numérique la plus puissante jamais conçue pour résoudre des problèmes de mécanique solides et structurels des régions géométriquement compliquées. L'analyse d'élément finie d'un problème est si systématique qu'il peut être divisé en un ensemble de pas logiques qui peuvent être exécutés sur un ordinateur numérique et peuvent être utilisés pour résoudre une large gamme de problèmes en changeant simplement la saisie de données définissant le domaine, ses corrections physiques et conditions initiales et qui marque la limite. C'est cette caractéristique qui a donné un tel succès remarquable à la méthode d'éléments finis dans le fait de modeler et de simuler de problèmes pratiques de construction mécanique. Selon Garrigues [67], les éléments finis seraient de petits bouts de métal munis d'une loi de comportement.
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Agilité et apprentissage coopératif

Agilité et apprentissage coopératif

4.3. Perspectives de développement de l'étude et remarques personnelles Pour conclure, cette expérience aura été passionnante et motivante à effectuer. L'Apprentissage Coopératif est intéressant sur de nombreux points : résultats scolaires, développement de capacités relationnelles, initiation aux bonnes pratiques de travail de groupe, etc. Mais c'est également un moyen pour développer chez les élèves les valeurs de la République de façon transparente. Dans EduScrum les membres du groupe ont des rôles différents, mais aucun n'est le supérieur d'un autre. L'égalité est également travaillée quand les élèves discutent de l'organisation et de la planification des tâches. Être capable d'échanger des points de vue et de débattre calmement développe la tolérance, l'écoute. La réussite de l'équipe passant par la réussite de tous, les élèves doivent faire preuve de fraternité pour arriver à leurs objectifs (Connac 2019). En mettant en place l'Apprentissage Coopératif, on forme des élèves mais aussi des citoyens.
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Pépite | Modélisation du comportement cyclique des bétons : approches mésoscopiques

Pépite | Modélisation du comportement cyclique des bétons : approches mésoscopiques

As a first step of validation, the proposed model is applied to reproduce the mechanical responses of heterogeneous material by adding the closure mechanism to the mode-I and mode-II str[r]

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